2024 年 12 月 11 日，RWKV 基金会正式发布了首款 RWKV-7 架构模型：RWKV-7-World-0.1B-v2.8。

同日，RWKV 海外社区团队发布了 QRWKV6-32B-Instruct-Preview-v0.1 模型，这是迄今最大规模的 RWKV 模型，且训练成本极低，仅需在 16 张显卡训练 8 小时。

关于 RWKV-7-World-0.1B

RWKV-7-World-0.1B-v2.8 是 RWKV-7-World 系列的首个模型。由于参数量较小，RWKV-7-World-0.1B 从 World v3 数据集（共 3.1T 数据）中随机采样了 1T 训练数据，并为其命名为 World v2.8 训练数据集。

RWKV-7-World-0.1B-v2.8 是目前全球最强的 0.1B 多语言模型。

在英文和多语言基准评测中，RWKV-7-World-0.1B 的英文能力一流，且多语言能力显著超越所有同尺寸模型。

此外，RWKV-7-World-0.1B 拥有优秀的 ReCORD 评分，这是长文本材料问答任务，表明 RWKV-7 模型能够更好地理解和使用长文本的信息。

在模型设计上，RWKV-7-World-0.1B-v2.8 模型保持 L12-D768，而非 SmolLM2 那种 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，微调训练所需的数据和计算资源也更低。

更大规模的 RWKV-7-World 0.4B、1.5B、3B 也在训练中。

下载与体验

RWKV-7-World-0.1B 现已上传到 Hugging Face 和 ModelScope，可以从以下仓库下载：

• HF 主站：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-7-world
• HF 镜像站：https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-7-world
• ModelScope：https://modelscope.cn/models/Blink_DL/rwkv-7-world

由于 RWKV-7 架构更新了推理逻辑和代码，部分 RWKV 推理工具尚不支持 RWKV-7 模型。

截至 2024.12.12，RWKV pip 包 0.8.28 版本和 Ai00 0.5.11 版本已支持 RWKV-7 模型的推理。

关于 QRWKV6-32B-Instruct 模型

QRWKV6-32B-Instruct 由 RWKV 海外社区完成训练并发布。

QRWKV6-32B-Instruct 是使用 RWKV-V6 替换 Qwen-32B-Instruct 的 Transformer 注意力头，再使用少量数据训练，就能使它具有 RWKV 的效率和显存优势，克服原有的 Transformer 架构限制。

QRWKV6-32B-Instruct 的训练在 16 张 AMD MI300X GPU 上运行，总耗时仅需 8 小时。这些 MI300X 算力均由 TensorWave 赞助。

在多个基准测试中，QRWKV6-32B-Instruct 与 Qwen2.5-32B-Instruct 互有胜负。这里的训练只使用了几个 G 数据，在增大数据量后还会进一步显著提升。

将 Transformer 的 QKV Attention 迁移到 RWKV 模型，可以大幅降低大规模推理计算成本，且证明 RWKV 的架构非常适用于更大参数的模型。

更强的 RWKV7-32B-Instruct 和 70B 版本也即将发布。

下载和体验

QRWKV6-32B-Instruct 现已上传到 Hugging Face 仓库： recursal/QRWKV6-32B-Instruct-Preview-v0.1 。

在线体验：https://featherless.ai/models/recursal/QRWKV6-32B-Instruct-Preview-v0.1

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