端侧大模型迎来“轻”革命！ssd0001十三第线路 × RWKV 打造“轻量AI大脑”
2025年07月30日
7月27日，ssd0001十三第线路宣布与RWKV公司建立全面合作关系，双方将依托ssd0001十三第线路的算力平台，优化并支持RWKV最新模型架构，共同推动大模型在端侧设备的低资源占用部署。此次合作成果于2025世界人工智能大会（WAIC）首次亮相，标志着端侧大模型解决方案向更高性能、更广场景的应用迈出关键一步。
RWKV（Receptance Weighted Key Value）是全球领先的RNN大模型架构，它成功结合了递归神经网络（RNN）的恒定复杂度和高效串行推理，以及Transformer的并行处理优势，使其在文本生成、时间序列、图像和视频、语音和音乐等领域表现出色，推理成本和训练成本显著低于Transformer。
这项技术的核心突破在于引入RWKV算子替代Transformer的位置编码和多头注意力机制。这一革新有效解决了Transformer在处理长序列时的空间和时间复杂度问题，在确保模型性能不受影响的前提下，实现了内存占用恒定、token计算复杂度恒定，意味着运算过程更高效、更省力。这一特性让 RWKV 在端侧设备部署中展现出显著优势：处理长序列时速度更快、内存占用更低，相当于为终端设备配备了一个 “轻量化的AI大脑”。
在本次世界人工智能大会（WAIC）上，基于高通 QCS8550 平台的两大 RWKV 联合解决方案将重磅登场：
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RWKV Chat：思考永续
RWKV Chat是一款离线AI聊天应用，无需联网即可实现推理、深度对话与文本续写，支持个性化会话配置，成为用户的“口袋级”生产力伙伴。例如其中的RWKV7-G1 2.9B模型在高通手机平台的速度可达30 token/s，且由于RWKV架构无需KV cache，在超长推理后仍然可以速度恒定，内存占用恒定。
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RWKV Sudoku：超长CoT
RWKV 数独则展示了20M超小参数模型在超长链式推理（CoT）下的数学解题能力，凭借恒定内存与极少token消耗，轻松破解复杂数独，直观呈现RWKV架构在端侧的高效潜能。
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平均耗时减少83%
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平均处理速度提升345%
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平均CPU使用减少23%
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平均内存使用减少36%
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平均功耗减少18%
