模型目录与家族版本
在 GrokCode 内容体系中，models-catalog 枢纽是模型目录与家族版本的核心模块。它整合主流 AI 模型的树状家族关系、发布迭代时间线及参数规格等公开数据，与 ladder-system 的多维天梯和 ocr-ecosystem 的工具生态互补。用户路径包括从订阅比价或天梯入口进入目录检索模型、浏览版本历史、对比规格，并跳转验证性能，帮助开发者与研究者高效完成模型选型与追踪。
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数据更新于 2026-07-31 · AA 83 · Arena 44 · OR-AA 126 · 知识库 159 模 / 31 族 / 26 维 · 配图 177
目录表已补 AA 智力（OpenRouter 实时 / OR 快照 / AA 公开榜）与 Arena 排名。完整条形图见天梯；真实流量热度见用量 / 任务消费榜。
在 GrokCode 全站内容体系中，ocr-ecosystem 枢纽定位为 OCR 与文档理解生态模块，衔接模型目录、模型天梯及 API 订阅比价三大核心。它聚焦 PaddleOCR 等开源项目、支持文档理解的多模态模型历史版本与性能数据。用户可通过主站多模态天梯或模型目录入口进入，探索工具对比、基准佐证及部署路径，实现从模型评估到实际应用的平滑过渡。该枢纽为开发者、研究人员和企业提供专业、可核验的资源，帮助优化文档处理流程中的 AI…
同步自 OpenRouter · 337 个模型 · 含网关上架 47 个短 ID · source=openrouter · 2026-08-01T22:38:00.509Z
rwkv7:
RWKV · 知识库 159 模 / 31 族
RWKV-7 7.2B 参数纯 RNN 语言模型，擅长长序列与推理纠错。
RWKV-7 G0 7.2B 是 BlinkDL/RWKV 项目推出的纯 RNN 架构大模型，参数量 7.2B，在约 2T tokens 上训练而成。该模型结合 RNN 的线性时间、恒定空间优势与 Transformer 式的并行训练能力，支持无限上下文长度、无 KV-cache，推理高效且内存占用低。它在数学推理、错误自纠和修改问题求解上表现突出，同时支持多语言文本生成。预训练基础模型融入指令、对话与推理数据，适合本地部署与长文本任务。以厂商/网关为准。
rwkv7:7.2b 属于 rwkv7: 系列 · 7.2B。详情与历史版本由目录数据与公开模型源补全。 free 池探测延迟约 1.83s。
- RWKV-7 7.2B 参数纯 RNN 语言模型，擅长长序列与推理纠错。
- 参数量档位 7.2B
- 归并版本 1 个
- 7.2B 参数的 RWKV-7 G0 版本，基于 RWKV-6 World-3 扩展训练。
适用场景
- 长文本生成与分析
- 本地高效推理
- 数学与代码任务
- 多语言对话
能力 / 优势
- 文本生成
- 数学推理
- 错误自纠
- 长上下文处理
边界 / 不适合
- 图像生成或理解
- 视频处理
- 音频输入输出
接入提示：支持 Ollama 等平台 rwkv7:7.2b 短 ID，OpenAI 兼容 API，测速入口见平台文档。
常见问题
rwkv7:7.2b 是什么模型？
RWKV-7 系列 7.2B 参数纯 RNN 语言模型，高效长序列处理与推理。
如何接入使用？
通过 Ollama 或兼容网关以 rwkv7:7.2b 调用，支持 OpenAI 格式 API。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| —当前 | rwkv7:7.2b rwkv7:7.2b | 7.2B | 本站网关 | 免费/网关 |
| 模型 | 上下文 | 输入 | 输出 | 能力 | AA 智力 | 代码 | Arena | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
rwkv7:7.2b rwkv7:7.2b | — | 免费 | 免费 | Tools开源 | — | — | — |
数据源：OpenRouter 公开 Models API（缓存约 1 小时）。本站聚合展示，不构成购买建议；实测能力请用实验室。
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