RWKV-7: RAM’i Sıfırlayan Yeni AI Arşitektürü, LLaMA 3.2 3B’yi Android’de Yendi

RWKV-7: Bellek Tükenmezliğiyle Yeni Bir AI Devrimi

Bir yapay zeka modeli, bellek kullanımını sabit tutarken, performansını artırıyor. RWKV-7, bu sadece bir teknik iyileştirme değil — tam bir felsefi dönüşüm. Geleneksel Transformer modelleri, her yeni token için bellekte artan bir "anahtar-değer önbelleği" (KV cache) tutar. Bu, uzun metinlerde bellek tüketimini katlanarak artırır. RWKV-7 ise tamamen bu modeli reddediyor. O(1) bellek karmaşıklığı: Ne kadar uzun bir diyalog ya da metin verirsen ver, RAM tüketimi değişmiyor. Bu, mobil cihazlarda, mikrodenetleyicilerde ve sınırlı kaynaklı sistemlerde AI’yi gerçekçi hale getiren ilk mimari.

Nasıl Çalışıyor? RNN ile Transformer’ın Çocuğu

RWKV (Receptance Weighted Key Value), 2023’te ilk kez ortaya çıkan bir yapı. LobeHub’un 2026 tarihli teknik dokümanına göre, bu mimari, tekrarlayan sinir ağlarının (RNN) zaman serisi işleme yeteneğini, Transformer’ın paralel eğitilebilirlik avantajıyla birleştiriyor. Ancak buradaki mucize, KV önbelleğinin tamamen kaldırılması. Geleneksel modellerde, bir metnin 10.000 token’ı işlenirken, bellekte 10.000 adet anahtar-değer çifti saklanır. RWKV-7 ise her token’ı, önceki durumun (state) bir fonksiyonu olarak işler — bir tür "içsel hafıza". Bu, bellek kullanımını sabit bir boyuta sıkıştırıyor. Yani 100 token’lık bir diyalogla 100.000 token’lık bir diyalog, aynı miktarda RAM tüketiyor.

Performans: Android’de LLaMA 3.2 3B’yi Yenmek

Reddit kullanıcıları tarafından paylaşılan verilere göre, RWKV-7 7B parametreli modeli, ARM Cortex-A76 işlemcisi üzerinde saniyede 16.39 token üretiyor. Bu, 2022-2023 yıllarında yaygın olan orta seviye Android telefonların kalbi. LLaMA 3.2 3B ise aynı cihazda, KV önbelleği nedeniyle 3-4 tok/s seviyesinde kalıyor — yani RWKV-7, neredeyse 5 kat daha hızlı. Snapdragon X Elite gibi yeni nesil Windows on ARM cihazlarda bu rakam 28.7 tok/s’a çıkıyor. Bu, bir Windows laptopunda AI’yi bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı olarak kullanmanın mümkün olduğunu gösteriyor.

Microsoft’un Gizli Kartı: Eagle v5

En çarpıcı gelişme, bu teknolojinin zaten milyarlarca cihazda çalışması. Reddit gönderisinde belirtildiği gibi, Microsoft, Windows işletim sistemindeki yerel AI görevleri için Eagle v5 adlı bir RWKV tabanlı modeli 1.5 milyar cihazda kullanıyor. Bu, Google’ın Gemini Nano veya Apple’ın on-device Llama gibi projelerle doğrudan rekabet ediyor. Ancak fark: Eagle v5, hiçbir bulut bağlantısı gerektirmiyor. Kişisel veriler, cihazda kalıyor. Şirketler, kullanıcı verilerini toplamak yerine, güvenliği ve hızı öncelikli hale getirdi.

4-bit Quantized RWKV-7 0.1B: Mikrodenetleyicilere İner

Yalnızca 100 milyon parametrelik bir RWKV-7 modeli, 4-bit kuantizasyonla bir STM32 mikrodenetleyicisine sığabiliyor. Bu, bir smart thermostat, bir dijital alet veya bir akıllı saatte bile yerel AI işlemi yapmanın mümkün olduğunu anlamına geliyor. Geleneksel modeller bu cihazlarda bile bellek taşması nedeniyle çalışamaz. RWKV-7 ise, hafıza sabitliği sayesinde, bu sınırları zorluyor. Bu, AI’nın yalnızca telefon ve masaüstüye değil, ev aletlerine, tıbbi cihazlara ve endüstriyel sensörlere yayılmasına olanak tanıyor.

Flash Attention v3’ü Yenmek: 128K Bağlamda 1.37x Hızlı

RWKV-X, RWKV-7’in gelişmiş hali. 128.000 token’lık bağlamda, Flash Attention v3’den %37 daha hızlı. Bu, uzun metin analizi, kod üretimi veya tıbbi rapor işleme gibi görevlerde kritik bir avantaj. Geleneksel modellerde, 128K bağlam, GPU belleğinin tamamını tüketebilir. RWKV-X ise, bellek tüketimini sabit tutarken, hızı artırıyor. Bu, eğitimde değil — çıkarımda (inference) bir devrim.

Neden Kimse Konuşmuyor?

RWKV-7, açık kaynak (Apache 2.0 lisanslı) ve Hugging Face’te tamamen erişilebilir. Ancak haberlerde, akademik dergilerde ve teknik konferanslarda neredeyse sessiz. Neden? Çünkü bu mimari, büyük şirketlerin bulut tabanlı AI modeli satış modellerini tehdit ediyor. Eğer bir model, cihazda çalışıyorsa, bulut servisine gerek yok. Azure, AWS ve Google Cloud, kullanıcıların cihazlarında AI çalıştırmayı istemiyor. Bu yüzden, RWKV-7, "gizli" bir devrim olarak kalıyor. Ama bu devrim, kullanıcıların kontrolünü geri alıyor — veri, hız ve maliyet açısından.

Gelecek: AI, Buluttan Cihaza Geçiyor

RWKV-7, AI’nın 2020’lerin sonunda bir dönüm noktası olabilir. Daha az enerji, daha fazla gizlilik, daha az maliyet. Bir gün, akıllı telefonunuzda bir AI, sizi dinleyip, sizi anlayıp, sizi anlamadan önce tahmin edebilir. Ve bunu, hiçbir veri sunucuya gitmeden yapar. RWKV-7, bu geleceği mümkün kılan mimari. Kimse konuşmasa da, bu devrim zaten başladı. Sadece bulutun arkasında değil — cihazınızın içinde.