Qwen1.5-32B

提供稳定多语言支持的Transformer语言模型

语言模型 Qwen1.5-32B 模型性能提高 Transformer架构多语言支持模型 Github 开源项目 Huggingface

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型，支持多语言和多种模型尺寸，适合不同需求。相比前版本，该模型显著提升了聊天性能，并在所有尺寸中稳定支持32K上下文长度，且无需信任远程代码，使用更加便捷。经过大量数据预训练，具备强大文本生成能力，用户可通过后续训练进一步提升性能。详细信息可在Hugging Face和项目博客中查看。

Github

Huggingface

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Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B

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Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员，集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token，在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力，还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构，结合RoPE和SwiGLU等创新技术，该模型经过精心的预训练和后训练，为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。

Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型，优化长文本生成

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持

Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程，节省70%的内存，支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时，提供易用的Google Colab工具，支持多语言和长文本处理，适用于生成长达8000字符的内容，并集成到Transformers库中，便于部署应用。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习

Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分，采用transformers架构，拥有7.61B参数。该模型支持29种语言，可处理128K文本上下文，并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代，模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。

Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型

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Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型，专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构，并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术，增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型，在多项基准测试中表现出众，是处理复杂自然语言任务的理想选择，并在推理效率上较前代模型有显著提升。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

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Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能

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Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型，拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度，在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能，支持29种以上语言，适用于多种自然语言处理任务。

Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

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Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF - 支持92种编程语言的强大代码生成模型

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CodeQwen1.5是一个基于transformer的语言模型，专注于代码生成。它支持92种编程语言，并能处理长达64K标记的上下文，适用于文本到SQL转换和错误修正。

Qwen2.5-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型

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Qwen2.5-Coder通过扩展训练数据集，提高了在代码生成、推理和修复方面的性能，支持最长128K标记的文本处理，适用于多种实际应用。

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Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，支持29种以上语言。通过采用YaRN技术，它能高效处理超长文本，为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。

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