模型性能评估

MMLU & MMLU PRO

评估模型在多学科知识的综合能力（MMLU PRO 难度比 MMLU 更高）。

GSM8K

评估模型在中学难度数学应用题的推理能力。

MATH500

测试模型在更难数学问题的解题能力。

CEval

以多行业真实试题，评估模型中文理解和专业知识。

模型实战

G0a3 模型加入更多数据，显著提升 vibe coding 能力。回顾上版模型：RWKV7-G0a2 7.2B 发布：纯 RNN 也能 vibe coding

代码推荐解码参数：Temperature=1，Top_P=0.3，Presence Penalty=1，Frequency Penalty=0.1，decay=0.99

我们使用上次测试的 prompt：请生成一个蓝紫色主题（主色调为 #6A5ACD，辅助色为白色）的现代用户卡片组件。卡片内必须包含：1. 用户头像（圆形占位符）；2. 用户名；3. 一句签名（使用斜体字）；4. 一个蓝色关注按钮；5. 整体 布局居中。

然后把输出放到 https://html.onlineviewer.net/ 看效果，显著更好：

上次的第二个 vibe coding prompt：请给前沿科技媒体机器之心设计一个前沿风格网页，要求置顶部分滚动播出实时AI新闻。在抽卡几次后，G0a3 成功实现了滚动文字。

第三个 vibe coding prompt：请生成精美的HTML网页：鲁迅纪念馆

尝试更详细的 prompt: 请生成一个主题为“鲁迅纪念馆”的精美 HTML 网页，要求：* 包含顶部导航、横幅、展览介绍、鲁迅生平时间线、代表作品、纪念照片墙、参观信息、页脚 * 网页整体要符合纪念馆庄重、文化的气质，G0a3 模型遵循了指令：

所有生成的代码都在文末附录。我们会持续发布 vibe coding 能力显著更强的模型。

如前所述，RWKV 作为纯 RNN 模型，尤其适合大规模并行生成：RWKV-7 7B 单 5090 解码 10000+ tok/s 演示

我们提供了大规模并行生成网页的推理工具：

• 后端：https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning
• 前端：https://github.com/xun082/RWKV-code

效果预览：

小说和故事创作

创作任务推荐的解码参数：Temperature=0.6，Top_P=0.7，Presence Penalty=2，Frequency Penalty=0.2

我们在新模型主蒸 DeepSeek v3.1，可以看到它的显著风格：

模型下载

下载 RWKV7-G0a3 7.2B 模型（.pth 格式）：

• Hugging Face：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1/resolve/main/rwkv7-g0a3-7.2b-20251029-ctx8192.pth?download=true
• 魔搭：https://modelscope.cn/models/RWKV/rwkv7-g1/resolve/master/rwkv7-g0a3-7.2b-20251029-ctx8192.pth
• Wisemodel：https://download.wisemodel.cn/file-proxy/rwkv4fun/RWKV-7-G1/-/raw/main/rwkv7-g0a3-7.2b-20251029-ctx8192.pth?inline=false