Yi-9B-200K

Yi-9B-200K模型增强长文本处理，优化语言理解与推理

Yi系列大型语言模型开源项目模型 Github 开源 Huggingface 双语 Transformer

Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力，表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练，跨语言功能强大，适用于个人、学术和商业环境。

文档

internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型

GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力

InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型，支持处理长达20万字的文本，具备精确的信息检索能力，并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证，其性能适合广泛应用，是研究人员和开发者的理想选择。

Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型具备超长文本理解能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本理解

Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型，具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出，支持中英法德等29种语言处理，并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化，在结构化数据理解和指令执行方面表现优异，可作为各类下游AI任务的基础模型使用。

Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持131K token超长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异，超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本，可通过vLLM部署。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型，支持长文本处理与多语言生成

GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理

Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升，支持最大128K的长文本处理及29种语言，优化用于指令追踪和生成结构化数据，尤其适合聊天机器人应用。

Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成

GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量

Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化，提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件，如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L，以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化，并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理

MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

aya-expanse-8b - Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果

Aya ExpanseGithubHuggingfaceTransformer架构多语言能力大规模语言模型开源项目模型非商业用途

Aya Expanse 8B是由Cohere For AI开发的多语言大语言模型，注重数据套利、多语言偏好训练、安全调优和模型合并等研究领域。它支持23种语言，具有8亿参数的先进架构。用户可以使用Cohere Playground或Hugging Face进行互动探索。该模型在CC-BY-NC许可证下发布，仅限非商业用途。了解更多信息，请访问相关博客和评估数据集。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。

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