LLaVA、RWKV、Qwen3... 移远端侧AI大模型解决方案实现多维度跃迁

当AI以破竹之势席卷千行百业，大模型技术正以惊人的速度迭代演进，重塑着智能世界的底层逻辑。

作为全球AIoT行业的引领者，移远通信通过持续迭代和探索，在端侧大模型解决方案上完成“三级跳”——在多模态感知、架构创新、模型兼容性三大核心维度实现跨越式突破，不仅重新定义了终端设备的智能化边界，更为AI普惠化落地开辟了全新路径。近日，移远基于SG885G AI 算力模组的端侧大模型解决方案，已成功运行LLaVA-7B、RWKV7、Qwen3-4B等大模型。

感知维度升级：引领多模态交互新范式

在智能终端的世界里，单一的语音对话或图像识别，已无法满足复杂场景的需求，多模态感知才是未来趋势。移远通信敏锐捕捉行业发展脉络，在感知维度上持续创新，打造出“超级感官系统”，并不断取得技术及应用突破。

自端侧大模型解决方案发布以来，移远通信基于全语音链路的方案已在德壹机器人项目中顺利落地，赋予机器人“能说会道”的本领，使其语音交互能力更加自然、流畅。

近日，移远成功在其SG885G模组上部署7B参数多模态大模型LLaVA，让移动端拥有“火眼金睛”，实现实时物体识别与场景理解，完成了感知维度的再次重大升级。这一突破，让移远成为业界首个提供端侧全模态感知解决方案的模组厂商。

值得一提的是，移远还通过架构级创新，实现了文本、语音、视觉三大模态的深度融合。这种融合并非简单的功能叠加，而是从底层架构出发，让不同模态的信息能够相互补充、相互促进，形成更全面、更准确的认知能力，使得客户终端能够在复杂的实际场景中实现更智能、更高效的交互。

架构创新探索：开辟端侧AI计算新维度

在Transformer架构主导大模型领域的当下，移远通信以前瞻性的眼光，积极布局非Transformer的技术路线，致力于为客户提供更低算力、更少内存消耗的解决方案。

日前，移远SG885G模组已实现成功运行RWKV7模型。RWKV（Receptance Weighted Key-Value）是一种极具创新性的神经网络架构，巧妙地融合了循环神经网络（RNN）的训练效率与Transformer的建模能力。其核心设计在于通过线性注意力机制取代传统Transformer的自注意力，这一改进有效解决了长序列处理中的计算瓶颈问题，同时还支持高效推理与并行训练，在计算效率和模型性能之间取得了良好的平衡。

RWKV架构在多语言处理、小说创作、长期记忆保持等多个领域表现出色，展现出了广泛的应用前景。移远通信成功将其部署在端侧模组上，意味着对于算力和内存资源有限的“小身板”终端设备，也能拥有强大的AI“大心脏”。

模型生态扩容：构建端侧大模型“超级平台”

在模型兼容性方面，移远通信构建了覆盖主流开源模型的端侧适配体系，打造出了功能强大的端侧大模型“超级平台”。从Llama到通义千问，再到DeepSeek，移远率先完成了对主流开源模型的全方位兼容，覆盖参数规模从0.5B到8B，为不同场景的智能终端提供了丰富的模型选择。

例如，移远通信在其SG885G AI算力模组上，成功实现Qwen3-4B模型的稳定运行，并对模型架构和运行环境进行深度优化。实测数据显示，相比Qwen2.5，优化后的Qwen3-4B模型，其平均响应延迟降低了40%，交互体验直线升级。

站在AI技术变革的潮头，移远通信始终坚信：未来的智能，不应局限于云端的数据中心，而应该广泛存在于每个终端、每个场景、每个人的掌心。通过持续的技术深耕与生态共建，移远通信正携手合作伙伴，让端侧大模型成为智能时代的“新基建”，推动AI技术在更广阔的领域实现普惠化应用。