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RWKV 支持并行训练，兼容 Transformer 的预训练范式，但在推理过程中具备近乎 RNN 的低延迟特性，使其'''特别适合部署在资源受限设备上'''，例如边缘计算设备或移动终端。RWKV 模型的设计还充分考虑了可扩展性，已发展出多个版本（如 RWKV-6、RWKV-7），在多个自然语言处理任务中展现出与主流 Transformer 模型相媲美的性能。由于其开源、轻量、高效的特性，RWKV 也正在成为一种受开发者社区关注的替代性语言模型架构。

RWKV 支持并行训练，兼容 Transformer 的预训练范式，但在推理过程中具备近乎 RNN 的低延迟特性，使其'''特别适合部署在资源受限设备上'''，例如边缘计算设备或移动终端。RWKV 模型的设计还充分考虑了可扩展性，已发展出多个版本（如 RWKV-6、RWKV-7），在多个自然语言处理任务中展现出与主流 Transformer 模型相媲美的性能。由于其开源、轻量、高效的特性，RWKV 也正在成为一种受开发者社区关注的替代性语言模型架构。

----[[文件:RWKV-7 架构图.png|缩略图|替代=RWKV结构示意图|649x649像素|RWKV结构示意图|左]]<ref>Peng, Bo, Ruichong Zhang, Daniel Goldstein, Eric Alcaide, Xingjian Du, Haowen Hou, Jiaju Lin, 等. 《RWKV-7 〈Goose〉 with Expressive Dynamic State Evolution》. arXiv, 2025年3 ⽉30⽇. <nowiki>https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14456</nowiki>.</ref>

----[[文件:RWKV-7 架构图.png|缩略图|替代=RWKV结构示意图|649x649像素|RWKV结构示意图]]<ref>Peng, Bo, Ruichong Zhang, Daniel Goldstein, Eric Alcaide, Xingjian Du, Haowen Hou, Jiaju Lin, 等. 《RWKV-7 〈Goose〉 with Expressive Dynamic State Evolution》. arXiv, 2025年3 ⽉30⽇. <nowiki>https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14456</nowiki>.</ref>

== RWKV 模型简介 ==

== RWKV 模型简介 ==