TII推出Falcon Reasoning：全球頂尖70億參數AI模型，效能超越更大規模模型

阿布達比先進技術研究委員會（ATRC）下屬的重要應用研究機構——科技創新研究所（TII）發布新一代AI模型Falcon H1R 7B。該模型以緊湊、高效且開源的形式提供世界一流的推理能力，顯著提升了先進AI的普及度。

Falcon H1R 7B僅有70億個參數，卻能夠挑戰並在多個方面超越全球更大型的開源AI模型，包括微軟的Phi 4 Reasoning Plus 14B、阿里巴巴的Qwen3 32B以及輝達的Nemotron H 47B。此次模型發布再次鞏固了TII在高效AI創新領域的領先地位，並強化了阿聯在全球技術領先國家中與日俱增的影響力。

阿聯總統顧問兼ATRC秘書長Faisal al Bannai閣下表示：「Falcon H1R體現了阿聯致力於構建開放、負責任的AI，為國家和全球創造真正價值的承諾。我們將世界一流的推理能力融入緊湊高效的模型，從而以一種推動經濟成長、科研領導力和長期技術先進韌性的方式，擴大先進AI的普及範圍。」

測試時推理的突破

Falcon H1R 7B在Falcon H1-7B的基礎上，採用專門的訓練方法和混合Transformer-Mamba架構，提高了準確性和速度。

「Falcon H1R 7B標誌著緊湊型AI系統推理能力的飛躍，」TII執行長Najwa Aaraj博士表示，「它在頂級基準測試中取得了近乎完美的成績，同時將記憶體和能耗控制在極低水平——這些正是現實部署和永續發展的關鍵指標。」

這種方法釋放了研究人員所謂的「潛在智慧」，使Falcon H1R 7B能夠更有效且高效地進行推理。該模型設定了一個新的帕累托邊界，即效能的最佳平衡點，在這個平衡點上，速度的提升不會以犧牲品質為代價。

最佳基準測試

在競爭激烈的基準測試中，Falcon H1R 7B取得了卓越的成績：

數學：AIME-24測試得分達88.1%，超越了ServiceNow AI的Apriel 1.5 (15B) (86.2%)——這證明了緊湊型7B模型可與規模更大的系統相媲美，甚至超越。
程式碼與代理任務：準確率達68.6%，在80億參數以下模型中表現最佳，並在LCB v6、SciCode Sub和TB Hard基準測試中得分更高。 Falcon H1R的得分為34%，高於中國的DeepSeek R1-0528 Qwen 3 8B (26.9%)，甚至超過了Qwen3-32B (33.4%) 等更大規模的競爭者。
通用推理：展現出強大的邏輯推理和指令執行能力，效能與微軟Phi 4 Reasoning Plus (14B),等規模更大的模型相當或接近，而參數量僅為後者的一半。
效率：在批量64時，單GPU峰值效能達每秒1500個令牌，憑藉混合Transformer-Mamba架構，其速度幾乎達到中國Qwen3-8B的兩倍——在保持準確性的同時，實現了更快的可擴展效能。

「該模型是世界一流研究和工程的成果，展現了科學的精確性與可擴展設計的完美結合，」TII人工智慧與數位研究中心首席研究員Hakim Hacid博士表示，「我們很自豪能夠推出這樣一個模型，幫助社區構建更智慧、更快速、更易用的AI系統。」

開源與社群驅動

秉承TII對AI透明度和協作的承諾，Falcon H1R 7B以開源模型形式發布，並採用Falcon TII授權。全球的開發者、研究人員和機構可透過Hugging Face存取該模型，並取得完整的技術報告，其中詳細介紹了訓練策略和在關鍵推理基準測試中的表現。

此次新版本的發布建立在TII Falcon計畫全球成功的基礎上。Falcon模型自問世以來，一直位列全球頂級AI系統之列，前四代在其各自類別中均取得了全球第一的排名。在多次迭代升級之後，Falcon在效能、效率和實際部署能力方面都樹立了新標桿，證明了緊湊型、自主運作的模型能夠超越規模更大的系統。這一座座里程碑凸顯了阿布達比乃至整個阿聯在前沿人工智慧領域日益增強的領導地位，同時也印證了TII進行全球頂尖研究的能力。

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