🚀 Falcon-H1模型
Falcon-H1是一系列由tiiuae開發的語言模型,採用混合Transformer和Mamba架構,在多種任務中表現出色,為自然語言處理提供了高效且強大的解決方案。
🚀 快速開始
目前,要使用此模型,你可以依賴Hugging Face的transformers
、vLLM
或我們自定義的llama.cpp
庫分支。
✨ 主要特性
- 模型類型:因果解碼器
- 架構:混合Transformer + Mamba架構
- 支持語言:英語、多語言
- 許可證:Falcon-LLM許可證
📦 安裝指南
安裝transformers
確保安裝最新版本的transformers
,可以從源安裝:
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
安裝vLLM
從源構建vLLM的更多詳細信息,請參考官方vLLM文檔。
💻 使用示例
基礎用法
使用transformers運行H1模型
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tiiuae/Falcon-H1-1B-Base"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto"
)
使用vLLM啟動服務器
# pip install vllm
vllm serve tiiuae/Falcon-H1-1B-Instruct --tensor-parallel-size 2 --data-parallel-size 1
使用llama.cpp
我們正在將架構直接集成到llama.cpp
庫中,在此之前,你可以安裝我們的庫分支並直接使用:https://github.com/tiiuae/llama.cpp-Falcon-H1,安裝指南與llama.cpp
相同。
📚 詳細文檔
模型詳情
- 開發者:https://www.tii.ae
- 模型類型:因果解碼器
- 架構:混合Transformer + Mamba架構
- 支持語言:英語、多語言
- 許可證:Falcon-LLM許可證
訓練詳情
有關此模型訓練協議的更多詳細信息,請參考Falcon-H1技術博客文章。
評估
Falcon-H1系列在各種任務中表現出色,包括推理任務。具體評估結果如下:
任務 |
Falcon-H1-34B |
Qwen3-32B |
Qwen2.5-72B |
Qwen2.5-32B |
Gemma3-27B |
Llama3.3-70B |
Llama4-scout |
通用 |
|
|
|
|
|
|
|
BBH |
70.68 |
62.47 |
72.52 |
68.72 |
67.28 |
69.15 |
64.9 |
ARC-C |
61.01 |
48.98 |
46.59 |
44.54 |
54.52 |
63.65 |
56.14 |
TruthfulQA |
65.27 |
58.58 |
69.8 |
70.28 |
64.26 |
66.15 |
62.74 |
HellaSwag |
81.94 |
68.89 |
68.79 |
73.95 |
57.25 |
70.24 |
65.03 |
MMLU |
84.05 |
80.89 |
84.42 |
82.8 |
78.01 |
82.08 |
80.4 |
數學 |
|
|
|
|
|
|
|
GSM8k |
83.62 |
88.78 |
82.26 |
78.47 |
90.37 |
93.71 |
90.37 |
MATH-500 |
83.8 |
82.0 |
83.6 |
82.2 |
90.0 |
70.6 |
83.2 |
AMC-23 |
69.38 |
67.34 |
67.34 |
68.75 |
77.81 |
39.38 |
69.06 |
AIME-24 |
23.75 |
27.71 |
17.29 |
17.92 |
27.5 |
12.92 |
27.92 |
AIME-25 |
16.67 |
19.79 |
15.21 |
11.46 |
22.71 |
1.25 |
8.96 |
科學 |
|
|
|
|
|
|
|
GPQA |
41.53 |
30.2 |
37.67 |
34.31 |
36.49 |
31.99 |
31.8 |
GPQA_Diamond |
49.66 |
49.49 |
44.95 |
40.74 |
47.47 |
42.09 |
51.18 |
MMLU-Pro |
58.73 |
54.68 |
56.35 |
56.63 |
47.81 |
53.29 |
55.58 |
MMLU-stem |
83.57 |
81.64 |
82.59 |
82.37 |
73.55 |
74.88 |
75.2 |
代碼 |
|
|
|
|
|
|
|
HumanEval |
87.2 |
90.85 |
87.2 |
90.24 |
86.59 |
83.53 |
85.4 |
HumanEval+ |
81.71 |
85.37 |
80.49 |
82.32 |
78.05 |
79.87 |
78.7 |
MBPP |
83.86 |
86.24 |
89.68 |
87.83 |
88.36 |
88.09 |
81.5 |
MBPP+ |
71.43 |
71.96 |
75.4 |
74.07 |
74.07 |
73.81 |
64.8 |
LiveCodeBench |
49.71 |
45.01 |
54.6 |
49.12 |
39.53 |
40.31 |
40.12 |
CRUXEval |
73.07 |
78.45 |
75.63 |
73.5 |
74.82 |
69.53 |
68.32 |
指令遵循 |
|
|
|
|
|
|
|
IFEval |
89.37 |
86.97 |
86.35 |
81.79 |
83.19 |
89.94 |
86.32 |
Alpaca-Eval |
48.32 |
64.21 |
49.29 |
39.26 |
56.16 |
38.27 |
36.26 |
MTBench |
9.2 |
9.05 |
9.16 |
9.09 |
8.75 |
8.98 |
8.98 |
LiveBench |
46.26 |
63.05 |
54.03 |
52.92 |
55.41 |
53.11 |
54.21 |
你可以在我們的發佈博客文章中查看更詳細的基準測試。
有用鏈接
📄 許可證
本模型使用Falcon-LLM許可證,詳情請見https://falconllm.tii.ae/falcon-terms-and-conditions.html。
📚 引用
如果Falcon-H1系列模型對你的工作有幫助,請引用:
@misc{tiifalconh1,
title = {Falcon-H1: A Family of Hybrid-Head Language Models Redefining Efficiency and Performance},
url = {https://falcon-lm.github.io/blog/falcon-h1},
author = {Falcon-LLM Team},
month = {May},
year = {2025}
}