2026 年 3 月， RWKV-7 G1e 系列推理模型开源发布，目前已发布 G1e 13.3B/7.2B/2.9B/1.5B 模型。
RWKV 模型名称的 G1a/G1c/G1e 等等代表训练数据的版本。您可在同一参数永远选择日期最新的模型，获得最佳效果。
Uncheatable Eval 评测
Uncheatable Eval 使用最新的代码/论文/维基/新闻/小说等实时数据，测试压缩率（"压缩即智能"），评估基底语言模型的真实语言建模能力和泛化能力。
新版 Uncheatable Eval 提升测试难度，加入更多 github 和 arxiv 数据，且增加了测试文本长度。
![uncheatable-14B]()
![uncheatable-7B]()
![uncheatable-3B]()
![uncheatable-1.5B]()
我们发现，RWKV 系列模型在 uncheatable eval 的成绩随时间持续提升。因此，我们可在每月持续发布最新最强模型。
模型实战
通过添加更多高质量训练数据，RWKV7 G1e 增强了所有领域能力。我们先测试编程。
以下测试均基于 RWKV7 G1e 7.2B 模型
prompt: 用 HTML 绘制一个海边场景：画面上半部分是蓝色天空，下半部分是海水和沙滩，远处有一个太阳，海面上可以有一两艘小船。
生成效果：
![sea]()
prompt: 使用 HTML 创建一个中心球体作为"星球"，并让一个较小的球体围绕它做圆形轨道运动，同时轨道路径可以用细线表示出来。
生成效果：
![stars]()
其他日常问答：
![多学科分析蒜蓉]()
![建模深圳]()
![养猪场方案]()
![高考作文]()
使用 RWKV-7 G1e 13.3B 模型生成 3D 场景，prompt 使用 html 制作一个 3D 旋转的正方体，右侧有光源:
![3D 正方体]()
注意 G1e 系列依然是纯预训练的基底模型，未经任何后训练，现有案例不代表模型的最终性能。
G1e 模型并发速度和生成质量测试
RWKV 社区成员@天晴测试了 RWKV7 G1e 7.2B 模型的推理速度和生成质量，具体操作步骤：
- 用 Gemini 生成 200 个各行业的问题
- 使用 RWKV 并发推理后端
rwkv_lightning 200 路并行推理 RWKV G1e 7.2B
- 将 RWKV 模型的回复提供给 Gemini 3.0 Pro 进行评分
测试结果显示，RWKV7 G1e 7.2B 模型在 3090ti 显卡上可以轻松实现 200 路（3000+ token/s）并发，回复的内容保持较高的专业度、逻辑能力和语言表达能力。
并发推理代码 ：https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning/blob/main/webui_rwkv.py
![批量测试]()
模型下载
下载 RWKV7 G1e 系列 模型（.pth 格式）：
其他格式：
RWKV G1-GGUF 系列模型近 30 天实现了 2190 次模型下载（无刷榜），收获用户好评。
![GGUF 模型下载量]()
![用户好评]()
如何使用 RWKV 模型
在线体验
Hugging Face 平台在线 demo：
本地部署
可以使用 RWKV Runner、Ai00、RWKV pip 等推理工具本地部署 RWKV 模型。
推荐使用目前最快的推理方式 Albatross：https://github.com/BlinkDL/Albatross，以及基于 Albatross 的 RWKV 并发推理后端 rwkv_lightning（兼容 OAI 格式的 API）：https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning
此外，RWKV 模型也适配了 llama.cpp、Ollama 等热门的模型推理工具。
由于 RWKV7 G1e 系列 是新模型，目前建议使用 RWKV Runner 以保证得到正确结果。
可以在 RWKV 官网 - 模型推理教程中查看上述推理工具的使用教程。
加入 RWKV 社区
欢迎大家加入 RWKV 社区，可以从 RWKV 中文官网了解 RWKV 模型，也可以加入 RWKV 论坛、QQ 频道和 QQ 群聊，一起探讨 RWKV 模型。
欢迎大家基于 RWKV-7 进行创业、科研，我们也会为基于 RWKV 的项目提供技术支持。
如果您的团队正在基于 RWKV 创业或开展研究，请联系我们！（在"RWKV元始智能"微信公众号留言您的联系方式，或发送邮件到"contact@rwkvos.com"。）
