Характеристики

Размер весов: 10,2 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Опубликована: 10 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

rwkv-7-world

BlinkDL

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Базовая многоязычная авторегрессионная модель RWKV-7 для генерации текста, диалогов и дообучения.

639скачиваний за 30 дней108лайковвеса обновлены12 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RWKV-7 World — базовая авторегрессионная языковая модель семейства RWKV от BlinkDL, предназначенная для генерации текста и использования в качестве основы для дообучения. Модель обучалась на корпусе примерно из 3,1 трлн токенов для версии World-v3; в обучающих данных преобладает английский язык, также представлены другие языки и программный код. В README указаны варианты семейства от 0,1B до примерно 7B параметров, но размер именно этой публикации не уточнён.

Модель рассчитана на продолжение текста, диалоговые и вопросно-ответные сценарии при использовании рекомендованных шаблонов запросов. Архитектура RWKV-7 поддерживается пакетом rwkv версии 0.8.28 и выше. Карточка сообщает о обучении более чем на 100 языках; метаданные перечисляют 12 языков, включая русский, китайский, английский, французский, испанский, немецкий, португальский, итальянский, японский, корейский, вьетнамский и арабский.

В README приведены результаты MMLU для нескольких вариантов RWKV-7-v3 и сравнение с RWKV-6, но эти оценки не являются характеристиками конкретного файла модели. Это базовая модель, а не специализированный чат-чекпойнт; качество ответов и следование инструкциям могут зависеть от шаблона и дополнительного дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
создание диалогового ассистента после дообучения
ответы на вопросы по текстовому запросу
генерация и дополнение программного кода
дообучение языковой модели под специализированные задачи

Ограничения

Это базовая модель, поэтому следование инструкциям и качество диалога могут требовать дообучения и корректного шаблона запроса. Размер конкретной публикации в предоставленных данных не установлен.

Для каких профессий подходит14

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RWKV-7 World

Please upgrade to https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1 which are fully compatible and better in all aspects and still base models

===

Use rwkv pip package 0.8.28+ for RWKV-7 inference: https://pypi.org/project/rwkv/

Evals and more information: https://rwkv.com/

For developers: https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM

Chat demo: https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/blob/main/API_DEMO_CHAT.py

MMLU eval: https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v7/rwkv_mmlu_eval.py

rwkv7-v3-2.9b 54.56% (rwkv6-v2.1-3.1b 32.38%)

rwkv7-v3-1.5b 44.84% (rwkv6-v2.1-1.6b 26.34%)

0.1B = L12 D768 // 0.4B = L24 D1024 // 1.5B = L24 D2048 // ~3B = L32 D2560 // ~7B = L32 D4096

Model Description

RWKV-7 trained on 100+ world languages (80% English, 10% multilang, 10% code).

World-v3 = 3.1T tokens

World-v2.9 = subsampled 2T tokens

World-v2.8 = subsampled 1T tokens

Recommended fine-tuning format (use \n for newlines):

User: xxxxxxxxxxxxxxx

Assistant: xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx

User: xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx

Assistant: xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxx

A good chat prompt (better replace \n\n in xxx to \n, such that there will never be extra \n\n in response):

User: hi

Assistant: Hi. I am your assistant and I will provide expert full response in full details. Please feel free to ask any question and I will always answer it.

User: xxx

Assistant:

QA prompt (better replace \n\n in xxx to \n, such that there will never be extra \n\n in response):

Question: xxx

Answer:

and

Instruction: xxx

Input: xxx

Response:

!!! There should not be any space after your final ":" or you will upset the tokenizer and see non-English reponse !!!

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов: 2c0ebae