TII 发布了 Falcon-H1R-7B，在这个参数量级上，推理能力有点超纲。 
几个关键 Benchmark 数据： 
AIME24: 88.1% (作为对比 Qwen3-8B 是 77.9%) 
MATH500: 97.4% 
LCBv5-v6 (Code): 68.6% 
重点是它不仅分高，还支持长达 64k 的上下文（max_new_tokens 推荐），并且兼容 vLLM 和 SGLang 部署。 
如果你需要一个小尺寸但逻辑极强的模型（特别是数学方向），这个值得一试. 
Transformer-Mamba混合架构+DeepConf自信推理，内存能耗低到爆，完美适配边缘设备、机器人和自动驾 

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