以小博大的技術奇蹟：Falcon H1R 7B 混合架構 AI 震撼發布

TII 發布 Falcon H1R 7B 混合架構 AI，以 70 億參數規模在 AIME 2025 測試中取得 83.1% 的高分，展現出超越巨型模型的推理效率與速度，重塑 AI 開發新格局。

在生成式 AI 領域，「規模即正義」的擴展定律正遭遇強烈衝擊。阿布達比技術創新研究所（TII）正式發布 Falcon H1R 7B，僅憑 70億參數，其推理性能便足以與規模大其 7倍的巨型模型並駕齊驅，宣告了架構效率至上時代的到來。

Falcon H1R 7B 混合架構 AI 的技術突破

這款模型的核心競爭力源於其「混合架構」設計。不同於單純依賴 Transformer 的傳統模型，Falcon H1R 7B 融合了 Mamba（狀態空間模型，SSM）架構。這種結合有效解決了長文本處理中的記憶體瓶頸，實現了線性擴展。

根據技術報告，這種混合路徑讓模型在保持極高吞吐量的同時，大幅降低運算成本。在 GPU 實測中，其處理速度達到每秒約 1,500個標記，幾乎是同類競爭對手 Qwen3 8B 的兩倍。這意味著在需要進行複雜邏輯演繹的場景中，企業能以更低的延遲獲得高品質回饋。

在嚴苛的數學推理測試 AIME 2025 中，Falcon H1R 7B 取得了 83.1% 的佳績。這一數據舉足輕重，因為它不僅超越了擁有 150億參數的 Apriel-v1.6-Thinker，更大幅領先 320億參數的 OLMo 3 Think。

除了數學，該模型在程式碼編寫（68.6%）與一般推理測試中同樣表現卓越，證明了「精煉」比單純「堆料」更能提升邏輯處理能力。

TII 採用了兩階段訓練法：首先透過專注於數學與代碼的高難度數據集進行「冷啟動」監督微調，隨後利用 GRPO 強化學習算法進行最佳化。值得注意的是，TII 在訓練中完全移除了 KL 散度限制，鼓勵模型大膽探索新穎的推理路徑。

目前該模型已在 Hugging Face 開放下載。授權方面採用基於 Apache 2.0 修改的 Falcon LLM License 1.0，雖然免收權利金且允許商用，但要求使用者必須註明出處，並遵守嚴格的反騷擾及反虛假訊息政策。