2025 年 5 月 20 日，RWKV 基金会开源了 RWKV7-G1 2.9B 推理模型（Reasoning Model）。
RWKV7-G1 2.9B 具备其它同尺寸模型不具备的推理能力 和任务能力 ，同时还支持现实世界 100+ 种语言。在实际测试中，RWKV7-G1 2.9B 模型能够完成有难度的多语言、数学和代码任务。
RWKV7-G1 2.9B 推理模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。
快速体验 G1 2.9B ：https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team/RWKV-LatestSpace
我们也开源发布了 RWKV 模型端聊天 APP，方便大家体验 RWKV-7 G1 模型，APP 下载链接在本文靠后位置。
模型客观指标评测
英语和多语言能力
RWKV7-G1 2.9B 的英语和多语言能力显著强于同规模的开源模型：
此外，RWKV7-G1 2.9B 的 MMLU 准确度为 58%，比 RWKV-7 World 3B 的 54.56% 有继续提升。
RWKV-7 World 和 RWKV7 G1 系列均为预训练模型，没有针对任何评测进行数据调优 ，没有使用各类退火技巧 ，也没有做任何 SFT、RLHF 等 post-training。
无法作弊的评测
Uncheatable Eval 是"无法作弊的评测"，它使用最新的论文和新闻文章等实时数据，评估开源大语言模型的真实建模能力和泛化能力。
G1 2.9B 的 Uncheatable Eval 综合得分在 3B 参数规模的开源模型中处于领先地位，超越 Qwen2.5 3B、Llama-3.2 3B 等知名模型。
模型使用体验实测
注意以下测试案例均基于 RWKV7 G1 2.9B 基底模型 ，后续我们会做 SFT（监督学习） 和 RL（强化学习） 等 post-training ，会显著增加模型的各种能力。
数学能力测试
我们从 HuggingFaceH4/MATH-500 数据集中选取了部分数学题目测试 RWKV7 G1 2.9B 模型。
MATH-500测试题涵盖以下数学领域：代数基础（Prealgebra）、代数（Algebra）、中级代数（Intermediate Algebra）、微积分预备（Precalculus）、数论（Number Theory）、计数与概率（Counting & Probability）、几何（Geometry），题目难度分为 1~5 共五级。
RWKV7 G1 2.9B 模型可以稳定回答许多难度 3 及以下的题目，最高可以正确回答难度 5 的问题。
数学题目建议把 Top-p和所有 Penalty 解码参数都设为 0。
多语言能力
RWKV7-G1 2.9B 支持全球 100 多种自然语言，比同参数量的 Transformer 模型更强。
下面是 G1 2.9B 把中文诗句"清泉石上流"翻译为小语种的推理过程和翻译结果，翻译结果完全准确：
把中文翻译成其他五种语言：
代码能力
G1 2.9B 拥有良好的代码能力，比如刷 Leetcode Palindrome Number 题目：
或者写一个增强工作效率的脚本：
小说能力
G1 2.9B 直接续写传统小说或网文（使用 RWKV Runner 续写），有较好的网感和文风。
下图中黑色背景是用户输入的前文，其余为模型续写的段落：
常识和日常对话
日常对话或者一些常识问答，准确且干练：
模型试用
我们提供了多个 RWKV-7 模型的在线 demo，也提供移动端聊天 APP。
【推荐】用在线 demo（聊天模式）
为了方便社区体验 RWKV-G1 模型，我们提供了聊天模式的在线 demo。
- Hugging Face：https://huggingface.co/spaces/RWKV-Red-Team/RWKV-LatestSpace
- 魔搭 demo：https://modelscope.cn/studios/RWKV-Red-Team/RWKV-LatestSpace/summary
可在此体验已完成训练的 RWKV7-G1 系列模型。
这个精美的 RWKV 对话界面由 RWKV 社区成员 @Leon 开发，并在 GitHub 仓库 web-rwkv-realweb 中开源。
使用在线 demo（续写模式）
可以在 RWKV 官方 Demo 中试用 RWKV7-G1 2.9B 模型：
- **Hugging Face Gradio Demo：**https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-2
RWKV7-G1 的整体 prompt 格式与 RWKV-7-World 模型类似，可选使用 <think> 标签开启 reasoning 功能：
User: 我可以抽干太平洋的水然后下去抓鱼吗？
Assistant: <think>
使用 RWKV 端侧聊天 APP
我们也开发了处于内测阶段的 RWKV 端侧聊天 APP（Android 和 iOS 版本），可在下列地址下载 APP：
- Android : https://www.pgyer.com/rwkvchat
- iOS (TestFlight) : https://testflight.apple.com/join/DaMqCNKh
贯彻开源开放的宗旨，RWKV 端侧聊天 APP 也已开源 ，在 GitHub rwkv_mobile_flutter 仓库中可以看到项目代码。
模型下载
下载已完成训练的 RWKV7-G1 模型：
- Hugging Face：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1/tree/main
- 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/RWKV/rwkv7-g1/files
- WiseModel：https://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV-7-G1/file
G1 7B 模型进度
我们已经准备更大更优的数据集 World v3.7，正在基于 World v3.7 数据集训练 RWKV7-G1 7B 模型。
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。
- 📖 RWKV 中文文档：https://www.rwkv.cn
- 💬 RWKV 论坛：https://community.rwkv.cn/
- 🐧 QQ 频道：https://pd.qq.com/s/9n21eravc
- 📺 BiliBili 视频教程：https://space.bilibili.com/3546689096910933
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"[email protected]"。）