Qwen-Audio-Chat

多模态音频语言模型支持多种音频类型和复杂场景分析

模型多任务学习开源项目 Huggingface 音频语言模型语音识别多模态 Qwen-Audio Github

Qwen-Audio-Chat是一款大规模音频语言模型，支持多种音频输入和文本输出。该模型采用创新的多任务学习框架，可处理30多种音频任务，在多个基准测试中表现优异。它能够支持多轮对话、声音理解、音乐欣赏等复杂场景，为音频AI研究和应用提供了有力工具。Qwen-Audio-Chat已开源模型代码和权重，并允许商业使用，推动了音频AI技术的发展。

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介绍相关项目

Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力

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Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解

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Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力，可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理，采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术，显著提升了多模态处理能力。

openai-whisper-talk - 多功能语音对话应用

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chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署

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该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具，拥有 62 亿参数，通过量化技术实现低显存要求，适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能，具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率，研究者可完全开放使用，而商用需要填问卷。

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Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能，包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发，提供原子级和高级组件，能处理超长文档问答，并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手，实现复杂的人工智能应用。

openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型

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OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。

ChatTTS - 高效定制语音生成，支持速度与情感调节

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ChatTTS项目提供文本到音频转换，通过调整语音速度、选择说话者和控制情感表达，支持个性化语音生成，适合学术研究和教育使用。

llava-onevision-qwen2-7b-ov - 基于Qwen2的多模态模型支持图像和视频理解

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LLaVA-OneVision-qwen2-7b-ov是基于Qwen2开发的多模态模型,具备32K标记上下文窗口。该模型通过LLaVA-OneVision数据集训练,可理解图像、多图和视频内容。在AI2D、ChartQA、DocVQA等多个多模态基准测试中表现优异,支持英语和中文,适用于多种多模态应用场景。

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该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能，完全兼容ChatGPT接口，且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹，适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助，旨在用于研究和学习交流。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

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ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

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