RWKV-7 G1e模型發布，能力全面增強

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2026 年 3 月，RWKV-7 G1e 系列推理模型開源發布，目前已發布 G1e 13.3B / 7.2B / 2.9B / 1.5B 模型。

https://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV7-G1e

Tips RWKV 模型名稱的 G1a/G1c/G1e 等等代表訓練數據的版本。您可在同一參數永遠選擇日期最新的模型，獲得最佳效果。

Uncheatable Eval 使用最新的代碼/論文/維基/新聞/小說等實時數據，測試壓縮率（“壓縮即智能”），評估基底語言模型的真實語言建模能力和泛化能力。

Tips 新版 Uncheatable Eval 提升測試難度，加入更多 github 和 arxiv 數據，且增加了測試文本長度。

我們發現，RWKV 系列模型在 uncheatable eval 的成績隨時間持續提升。因此，我們可在每月持續發布最新最強模型。

模型實戰

通過添加更多高質量訓練數據，RWKV7 G1e 增強了所有領域能力。我們先測試編程。

Tips 以下測試均基于 RWKV7 G1e 7.2B 模型

prompt:用 HTML 繪制一個海邊場景：畫面上半部分是藍色天空，下半部分是海水和沙灘，遠處有一個太陽，海面上可以有一兩艘小船。

生成效果：

sea

prompt:使用 HTML 創建一個中心球體作為“星球”，并讓一個較小的球體圍繞它做圓形軌道運動，同時軌道路徑可以用細線表示出來。

生成效果：

stars

其他日常問答：

多學科分析蒜蓉建模深圳養豬場方案高考作文

使用 RWKV-7 G1e 13.3B 模型生成 3D 場景，prompt使用 html 制作一個 3D 旋轉的正方體，右側有光源:

3D 正方體

Tips 注意 G1e 系列依然是純預訓練的基底模型，未經任何后訓練，現有案例不代表模型的最終性能。

RWKV 社區成員@天晴測試了 RWKV7 G1e 7.2B 模型的推理速度和生成質量，具體操作步驟：

1. 用 Gemini 生成 200 個各行業的問題

2. 使用 RWKV 并發推理后端rwkv_lightning200 路并行推理 RWKV G1e 7.2B

3. 將 RWKV 模型的回復提供給 Gemini 3.0 Pro 進行評分

測試結果顯示，RWKV7 G1e 7.2B 模型在 3090ti 顯卡上可以輕松實現 200 路（3000+ token/s）并發，回復的內容保持較高的專業度、邏輯能力和語言表達能力。

并發推理代碼：https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning/blob/main/webui_rwkv.py

批量測試

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