库名称:transformers
标签:
- falcon-h1
许可证:其他
许可证名称:falcon-llm-license
许可证链接:https://falconllm.tii.ae/falcon-terms-and-conditions.html
基础模型:tiiuae/Falcon-H1-7B-Base
推理:true
目录
- 简介
- 模型详情
- 训练详情
- 使用方法
- 评估
- 引用
简介
模型详情
模型描述
- 开发机构: https://www.tii.ae
- 模型类型: 因果解码器专用
- 架构: 混合Transformers + Mamba架构
- 支持语言: 英语、多语言
- 许可证: Falcon-LLM许可证
训练详情
关于本模型训练协议的更多细节,请参阅Falcon-H1技术博客。
使用方法
目前可使用Hugging Face的transformers
、vLLM
或我们定制的llama.cpp
库分支来运行此模型。
推理
请确保安装最新版本的transformers
或vllm
,或从源码安装这些包:
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
更多关于从源码构建vLLM的细节,请参考官方vLLM文档。
🤗 transformers
参考以下代码片段使用🤗 transformers运行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"
)
vLLM
对于vLLM,只需执行以下命令启动服务:
# pip install vllm
vllm serve tiiuae/Falcon-H1-1B-Instruct --tensor-parallel-size 2 --data-parallel-size 1
llama.cpp
我们正在努力将架构直接集成到llama.cpp
库中,目前可使用我们的库分支:https://github.com/tiiuae/llama.cpp-Falcon-H1
安装指南与llama.cpp
相同。
评估
Falcon-H1系列在多种任务上表现优异,包括推理任务。
任务 |
Falcon-H1-7B |
Qwen3-8B |
Qwen2.5-7B |
Gemma3-12B |
Llama3.1-8B |
Falcon3-7B |
Falcon3-10B |
通用能力 |
|
|
|
|
|
|
|
BBH |
62.28 |
47.47 |
53.76 |
63.36 |
48.58 |
52.12 |
58.09 |
ARC-C |
59.98 |
42.06 |
41.38 |
51.96 |
52.39 |
54.35 |
54.44 |
TruthfulQA |
59.91 |
53.19 |
62.41 |
61.02 |
52.99 |
55.58 |
55.05 |
HellaSwag |
75.92 |
60.56 |
63.4 |
55.63 |
71.28 |
71.81 |
75.57 |
MMLU |
76.83 |
71.56 |
73.64 |
72.5 |
68.67 |
70.81 |
74.01 |
数学能力 |
|
|
|
|
|
|
|
GSM8k |
81.65 |
78.92 |
71.95 |
87.49 |
82.49 |
81.05 |
85.06 |
MATH-500 |
73.4 |
83.8 |
75.8 |
86.2 |
45.8 |
69.0 |
68.6 |
AMC-23 |
56.72 |
70.78 |
53.91 |
66.88 |
22.81 |
40.0 |
45.78 |
AIME-24 |
16.04 |
28.33 |
12.29 |
22.5 |
5.42 |
8.75 |
9.79 |
AIME-25 |
13.96 |
19.17 |
9.58 |
18.75 |
0.42 |
6.25 |
5.42 |
科学能力 |
|
|
|
|
|
|
|
GPQA |
36.33 |
25.84 |
31.79 |
33.98 |
32.72 |
31.21 |
33.39 |
GPQA_Diamond |
56.9 |
43.1 |
33.0 |
37.71 |
31.31 |
37.21 |
34.68 |
MMLU-Pro |
51.75 |
34.64 |
43.23 |
39.88 |
36.42 |
40.73 |
44.05 |
MMLU-stem |
77.61 |
66.89 |
69.36 |
66.54 |
59.31 |
67.43 |
70.57 |
编程能力 |
|
|
|
|
|
|
|
HumanEval |
86.59 |
84.75 |
82.32 |
84.76 |
68.29 |
71.95 |
82.32 |
HumanEval+ |
81.1 |
79.27 |
73.78 |
75.61 |
61.59 |
65.85 |
75.0 |
MBPP |
80.69 |
71.96 |
79.63 |
85.71 |
68.25 |
77.25 |
73.28 |
MBPP+ |
68.78 |
62.7 |
68.25 |
72.22 |
55.03 |
65.87 |
64.02 |
LiveCodeBench |
35.03 |
45.6 |
32.68 |
30.92 |
15.85 |
12.72 |
19.77 |
CRUXEval |
66.51 |
72.7 |
56.9 |
67.67 |
21.57 |
55.0 |
59.57 |
指令遵循 |
|
|
|
|
|
|
|
IFEval |
85.35 |
83.43 |
75.25 |
81.51 |
77.04 |
76.59 |
78.84 |
Alpaca-Eval |
40.23 |
46.13 |
29.48 |
43.55 |
25.48 |
27.56 |
24.31 |
MTBench |
8.85 |
8.74 |
8.45 |
8.69 |
8.29 |
8.73 |
8.46 |
LiveBench |
45.74 |
56.19 |
37.13 |
49.23 |
31.73 |
32.35 |
34.3 |
更多详细基准测试请查看我们的发布博客。
实用链接
引用
如果Falcon-H1系列模型对您的工作有所帮助,请引用我们。
@misc{tiifalconh1,
title = {Falcon-H1: 重新定义效率与性能的混合头语言模型家族},
url = {https://falcon-lm.github.io/blog/falcon-h1},
author = {Falcon-LLM团队},
month = {5月},
year = {2025}
}