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RWKV7-G1a 1.5B 推理模型（Reasoning Model）正式開源發(fā)布。RWKV7-G1a 1.5B 從 RWKV7-G1 1.5B 繼續(xù)訓練 1T 高質(zhì)量數(shù)據(jù)，模型能力顯著提高，且加入新的推理風格，還可設(shè)置推理長度。并且在多語言能力、英語能力等多項能力強于同規(guī)模的開源模型。

RWKV7-G1a 1.5B已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎大家前去體驗。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV-7-G1/file

01.

模型測評

英語和多語言能力

RWKV7-G1a 1.5B 的基礎(chǔ)英語和多語言能力均強于同規(guī)模的開源模型：

eval

RWKV7-G1a 1.5B 的 MMLU 為 50.2%（RWKV7-G1 1.5B 為 48.2%）。注意這是沒有使用任何 mid-training 和 post-training 的真實基底模型成績。

無法作弊的評測

RWKV7-G1a 1.5B 的 Uncheatable Eval 顯著提升，已非常接近 1.7B 參數(shù)的 Qwen3-1.7B-Base。

Uncheatable Eval

02.

模型推理新風格

RWKV7-G1a 1.5B 加入了一種新推理風格，通過在問題后加入【 think】引導。

與此同時，Pusa V1.0所需的參數(shù)更新數(shù)比Wan-I2V少10倍以上，這表明Pusa僅僅關(guān)注與時間相關(guān)的模塊，從而保留了基礎(chǔ)模型的先驗知識。與之相對的，Wan-12V則表現(xiàn)出對基礎(chǔ)模型先驗知識的破壞。

新推理風格

新推理風格的提示詞格式：

User: USER_PROMPT think

Assistant: 

注意：在 USER_PROMPT 后的【 think】和前文之間必須有恰好一個空格。如果不添加【 think】，模型會以默認推理風格進行思考。

下面是 RWKV7-G1a 1.5B 使用新推理風格的效果，注意此時它會使用英語思考：

• 非技術(shù)問題

• 技術(shù)問題

新推理風格，短思考

通過【 think a bit】可縮短新推理風格的思考長度。提示詞格式：

User: USER_PROMPT think a bit

Assistant: 

• 非技術(shù)問題

• 技術(shù)問題

新推理風格，長思考

通過【 think a lot】可增加新推理風格的思考長度。提示詞格式：

User: USER_PROMPT think a lot

Assistant: 

• 非技術(shù)問題

• 技術(shù)問題

注意：這里的新推理風格和長度控制，僅適用于 2025 年 9 月 22 日及之后發(fā)布的 RWKV7-G 系列模型（從 RWKV7-G1a 1.5B 開始）。

“假”思考模式

最后，對于所有 RWKV7-G 系列模型，通過在提示中加入空 think 標簽，可以模擬一個“已完成思考”的上下文，引導模型生成有結(jié)構(gòu)和邏輯的回復。

提示詞格式：

User: USER_PROMPT

Assistant:

• 非技術(shù)問題

• 技術(shù)問題

03.

模型調(diào)優(yōu)參數(shù)

RWKV 的運行工具均支持調(diào)整模型的解碼參數(shù)，您可以調(diào)整解碼參數(shù)適應不同任務的特點。

下面是推薦的解碼參數(shù)：

模式

Temp

Top-p

Presence Penalty

Frequency Penalty

Penalty Decay

主要特點與適用場景

默認

1.0

0.3

0.5

0.5

默認的推薦解碼參數(shù)

綜合

1.0

0.3

2

0.2

0.99

另一種推薦解碼參數(shù)

創(chuàng)意

0.6

0.6 ~ 0.8

2

0.2

0.99

思維發(fā)散，想象力強

保守

0.3

0.3

0

0

0.99

適合數(shù)學和機械任務

固定

0.2

0

0

0

0.99

最保守的輸出

[1] RWKV 的解碼參數(shù): https://rwkv.cn/docs/RWKV-Prompts/RWKV-Parameters

[2] RWKV Runner: https://rwkv.cn/tutorials/intermediate/RWKV-Runner/Introduction

[3] RWKV 官網(wǎng) - 模型部署和推理教程: https://rwkv.cn/tutorials/intermediate

編輯丨趙雅鑫

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