RWKV-7 是极先进的最新大模型架构，超越 attention /linear attention 范式，拥有强大的 in-context-learning（上下文学习）能力，可真正持续学习，在保持 100% RNN 的同时，拥有极强的长文本能力。

RWKV-7 架构性能表现

RWKV-7 的大海捞针测试

RWKV-7-World 0.1B（L12-D768）在 ctx 4k 预训练 1T tokens（world-v2.8），无需任何微调，即可完美通过 ctx 16k 的大海捞针。且 world 系列模型支持全球 100+ 种语言和代码。

RWKV-7-Pile 0.4B（L24-D1024）在 ctx 4k 预训练 0.3T tokens（pile），无需任何微调，即可完美通过 ctx 16k 的大海捞针。

RWKV-7 的长文本外推测试

RWKV-7-Pile 系列模型，在 ctx 4k 预训练 0.3T tokens（pile），无需任何微调，即可自动外推到 ctx 32k+ 长度，且 ppl 随 ctx 增加持续稳步下降，说明还远未达到它的外推极限。

下面是 RWKV-7 与 Mamba 的对比，所有模型（除 - slimpj）都是在 Pile 训练：

评测代码由社区完成：https://github.com/Jellyfish042/LongMamba

Pile 模型横向评测

我们对多款 Pile 模型进行了综合测评。这里的所有模型，基于相同的 EleutherAI/pile 数据集训练，并使用相同的分词器（tokenizer）进行推理，所以是真正公平公正的模型性能对比。

我们对比了以下模型，涵盖 0.1B、0.4B、1.5B 三种参数：

• RWKV-7 "Goose"（例如 L12-D768, lr 8e-4 to 3e-5 cosine decay, wd 0.1, bsz 8x30x4096，随机初始化。我们没有使用任何 “技巧” 提升性能，训练过程非常稳定，无任何毛刺，完全可复现，欢迎联系我们复现）
• RWKV-4 "Dove"
• Mamba（我们发现 Mamba 在实际训练中很不稳定，这里使用的是他们提供的模型，我们无法验证他们是否使用了 “技巧” 提升性能）
• Pythia

从评测结果，可见 RWKV-7-Pile 在各项英文和多语言测试中，都拥有显著优势：

注意 RWKV-7 拥有显著更强的 ReCoRD 评分，这是长文本材料问答任务，表明 RWKV-7 能够更好地理解和使用长文本的信息。

此外，我们训练了两个 “深窄”（更多的层数和更小的维度）的 RWKV-7-Pile 0.1B 模型 ，分别是 L25-D576 和 L33-D512，它们的综合性能更强：

这表明 RWKV 架构可通过使用 “深窄” 尺寸，进一步提升性能。

0.1B 模型横向评测

RWKV-7-World-0.1B 是全球最强的 0.1B 多语言模型，在 world-2.8（1T tokens）数据训练后，拥有一流的英文能力，且多语言能力显著超越所有 0.1B 模型，支持全球 100+ 种语言和代码。

注意 RWKV-7-World-0.1B 在模型设计上保持 L12-D768 尺寸，而非 SmolLM2 的 L30-D576 尺寸。更少的神经网络层数（L12）使得 RWKV-7 的速度更快，更适合边缘设备等资源受限的推理场景，而且微调训练所需的数据和计算资源也更低。

这里的所有 RWKV 模型均已开源发布：HuggingFace 下载链接。

RWKV-7-World-0.1B 生成案例

作为仅 0.1B 参数的 L12-D768 小模型，RWKV-7-World-0.1B 拥有超越其尺寸的综合能力。以下是 RWKV-7-World-0.1B 的生成案例（使用 RWKV-Runner 运行）：

其中的部分生成内容不准确，但考虑到，这是一个 0.1B L12-D768 的基底模型，尚未做任何 post-training，其性能可谓令人惊讶。

在 Huggingface Gradio Demo 测试 RWKV-7-World 0.1B

我们正在训练更大参数的 RWKV-7 模型，具体的发布计划请见后文。

RWKV-7 架构介绍

RWKV-7 采用了动态状态演化（Dynamic State Evolution），超越了 attention /linear attention 范式 TC0 表达能力的根本限制。RWKV-7 拥有 NC1 的表达能力，使其可以解决许多 attention 无法解决的问题。

因此，RWKV-7 是一个真正的持续学习模型。

有关 RWKV-7 的更详细设计思路（公式、伪代码等），请查看文章：RWKV-7 as a meta-in-context learner，从第一性原理真正理解

这种动态 State 演化机制，使得 RWKV-7 更擅长处理长上下文内容，拥有显著更强的长文本能力，且生成的内容更少出现自我重复，比各种 Transformer 和 RWKV-6 版本看上去更有连贯的思路。

RWKV-7 的架构图：

RWKV-7 的训练和推理

RWKV-7 架构的训练和推理代码均已定稿，架构论文正在由彭博和社区成员联合撰写，欢迎大家参与，可在 EleutherAI 的 Discord 搜索 RWKV-papers 频道。

RWKV-7 训练代码可在 RWKV-LM 仓库中查看，RWKV-PEFT 项目已支持微调 RWKV-7 模型。

推理方面，RWKV pip 0.8.28 版本、web-rwkv、Ai00、RWKV Runner 等 RWKV 推理工具均已支持 RWKV-7 模型。

RWKV-7 模型发布计划

我们正在训练更大的 RWKV-7-World 模型，路线图如下：

模型	数据集	计划发布日期
RWKV-7-0.4B	World-v2.9（2T）	2025 年 1 月上旬
RWKV-7-1.5B	World-v3（3.1T）	2025 年 1 月下旬
RWKV-7-2.9B	World-v3（3.1T）	2025 年 2 月中旬

请关注我们的公众号 “元始智能”，第一时间接收 RWKV-7 的最新动态！

加入 RWKV 社区

RWKV 是一种创新的深度学习网络架构，它结合了 Transformer 与 RNN 的优点，同时实现高度并行化训练与高效推理。

• RWKV 中文官网（包括大量 RWKV 多模态论文）：https://rwkv.cn/
• RWKV 英文官网：https://rwkv.com/
• RWKV-5/6（Eagle & Finch）论文： https://arxiv.org/abs/2404.05892
• RWKV-4 论文： https://arxiv.org/abs/2305.13048

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相关链接

• RWKV-LM 的详细介绍：点击查看
• RWKV-LM 的下载地址：点击下载

Gitee 极速下载/RWKV-LM

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RWKV 是结合了 RNN 和 Transformer 的语言模型，适合长文本，运行速度较快，拟合性能较好，占用显存较少，训练用时较少

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  PENG Bo 2024-06-11 08:28

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main 分支： 2024-06-11

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