作者 ｜ 周一笑
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在當今大模型領域，Transformer架構占據著主導地位。然而，盡管Transformer非常強大，但它的計算需求隨著文本長度呈平方級增長，這導致運行成本高昂，同時限制了其擴展能力。

與此相對，更為古老的RNN（循環神經網絡）架構雖然計算效率高，但通常無法達到Transformer的性能水平，并且訓練過程更為復雜和緩慢。

在這一背景下，由元始智能創始人彭博提出了RWKV架構。RWKV融合了Transformer和RNN的優點，在訓練階段可以像Transformer那樣并行計算，在推理階段又能像RNN那樣高效運行。隨著發展，RWKV現已成為隸屬于Linux基金會的開源非盈利組織，其代碼、模型和文檔均公開透明，核心項目RWKV-LM在GitHub上開源，形成了一個活躍的開發者社區。

自2021年8月首個實驗性版本RWKV-V1發布以來，RWKV架構經歷了多次重要迭代。它最初是對傳統循環神經網絡的改良嘗試，旨在解決處理長文本時的效率問題。2023年，RWKV-4實現了關鍵突破，使其能夠在普通硬件環境下高效處理各種語言和長篇文本。此后，RWKV逐漸被納入主流AI工具庫，RWKV社區的開發者甚至發現微軟Windows系統在Office組件更新后內置了RWKV的運行庫。

剛剛發布論文的RWKV-7是這一架構的最新進展，它采用創新的動態狀態演化技術，支持100多種語言，能夠編寫代碼，處理超長文本。RWKV-7系列發布了七個預訓練模型，參數規模從0.19億到29億不等，訓練token數量從1.6萬億到5.6萬億不等，適應不同應用場景的需求。

彭博稱RWKV-7設計靈感來自于“第一性原理”，核心想法是：模型的內部世界必須持續擬合外部世界。

這聽起來有點抽象，但我們可以把它想象成一個“聰明的學生”在學習和適應環境的過程。QKV-softmax-attention（常見于 transformer 模型），它的做法是把所有“問題-答案”對放在一起，然后通過比較新問題 q 和每個“問題” k 的相似度，來決定答案是什么。就像小學生每次考試前，把課本里的所有題目都翻一遍，找到和新問題最像的那個，再寫下答案。

而 RWKV-7 的方法不是每次都去翻課本，而是直接從這些“問題-答案”對中動態學到一個“變換規則”（k -> v 的映射）。這個規則就像小學生自己總結出的解題技巧，遇到新問題時，直接用這個技巧推導出答案。

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性能驗證：超同尺寸模型

RWKV-的7創新在實際性能測試中也得到了驗證，在訓練數據遠低于 Qwen2.5、Llama3.2 等開源模型的前提下，RWKV-7-World 模型的語言建模能力在所有開源 3B 規模模型中達到 SoTA 水平。

RWKV團隊采用 Uncheatable Eval 方法——利用 2025 年 1 月之后的最新論文、新聞文章等實時數據，測試開源大語言模型的真實建模能力和泛化能力。

評測結果顯示，在同等參數規模的前沿模型中，RWKV-7 依然具備強競爭力，展現出優秀的適應性和泛化性能。團隊正在訓練數據更多的 RWKV7-G1 系列模型，目標是在這個榜單同樣超越所有其他前沿模型。

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技術創新：動態狀態演化

RWKV-7究竟通過哪些技術創新實現了這些令人印象深刻的性能表現呢？根據由社區成員聯合撰寫的RWKV-7架構論文《RWKV-7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution》，RWKV-7引入了一項名為“表達性動態狀態演化”的關鍵創新，這是其性能提升的核心所在 。具體來說，RWKV-7通過引入一種廣義化的delta規則，使模型能更好地理解和處理信息。

RWKV-7在讀取新信息時，有一種特殊的方式來更新其記憶，有點像記筆記。這種特殊的方式被稱為“廣義 Delta 規則”。

把模型想象成有一個草稿本，它在上面記錄了從目前為止的文本中學到的東西。當它看到一個新的詞或信息時，它需要決定如何更新這個草稿本。

最初的“Delta 規則”擦除一點它為該鍵存儲的舊信息，并添加一點新信息。它擦除和添加的數量由一個簡單的數字控制。現在，RWKV-7 的規則是“廣義的”，這意味著它更靈活、更強大。它不是只用一個數字來決定為一個鍵擦除和添加多少信息，而是使用更詳細的指令。

通過引入廣義Delta Rule，RWKV-7 使用 2 層即可實現 復雜度的 狀態跟蹤問題，使用 4 層即可識別所有正則語言。

簡單來說，Transformers在處理這些“正則語言”時有局限性。它們的能力被限制在一個叫 TC0 的計算類別里。TC0 就像是一個只能用固定步驟解決問題的工具箱，遇到某些復雜任務時就顯得力不從心。

而RWKV-7可以用固定的層數（也就是固定的計算步驟）處理所有正則語言。這意味著，不管語言規則有多復雜。

這個能力聽起來很理論，但實際上特別有用。RWKV-7 能更高效地解決一些需要“跟蹤狀態”的問題。什么是“跟蹤狀態”呢？舉個例子：

在讀一個長故事時，記住誰做了什么、事情是怎么發展的；

在理解一句復雜句子時，搞清楚每個詞之間的關系。

這些任務需要模型一邊讀一邊更新自己的“記憶”。RWKV-7 靠它的“狀態矩陣”來做到這一點。你可以把“狀態矩陣”想象成一個記事本，模型會在這上面記下看到的信息，還能靈活地“交換”信息或者改變記錄的方式（專業點叫“狀態轉換函數”）。

Hugging Face上的RWKV Gradio Demo提供了0.1B模型的交互體驗

應用方面，RWKV-7適用于語言建模和多模態應用，其高效處理長上下文的能力使其在文檔摘要、對話系統和代碼生成等領域具有優勢。其無注意力機制和恒定內存使用也使其適合資源受限的設備，潛在擴展到邊緣計算場景。

RWKV-7開發團隊已規劃了明確的技術發展方向，計劃通過擴充訓練數據集來支持更大規模模型的訓練，同時將致力于增強模型的思維鏈推理能力。

團隊還將評估采用DeepSeek近期研究中驗證有效的前沿技術，包括混合專家模型(MoE)架構、多token預測技術和FP8精度訓練等優化方案。

為了促進開放性、可復現性和采用，RWKV-7開發團隊在Hugging Face上發布了模型和數據集組件列表，并在GitHub上發布了訓練和推理代碼，所有這些資源均在Apache 2.0許可下提供，允許廣泛應用于研究和商業項目。

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超越Transformer

Transformer廣泛用于自然語言處理和其他領域，但它在處理長序列時存在顯著的局限性。例如，對于百萬級別的上下文窗口，Transformer 的性能會顯著下降，限制了其在實際應用中的可擴展性。對于需要低延遲或在資源受限設備上運行的場景（如移動設備或實時系統），Transformer 的高計算成本和內存消耗成為瓶頸。

Mamba是另一個獲得相當多關注的 Transformer 替代方案，Transformer 如此流行，以至于提出它們的原始論文自發表以來的 8 年間獲得了超過 17.1 萬次引用，而提出 LSTM 的 1997 年論文則有 12.2 萬次引用。Mamba 論文有 2537 次引用，RetNet 有 350 次，xLSTM 有 31次，RWKV論文有510次引用，而谷歌DeepMind最新提出的Titans架構只有12次引用。

類似RWKV-7這樣的發展，即使還不會完全顛覆現有的范式，也會推動這一領域的進一步發展，AI的未來不僅將由更大的模型塑造，還將由更智能的架構設計引領。

點個“愛心”，再走吧