Qwen1.5-7B-Chat

基于Transformer架构的多语言语言模型支持32K上下文

语言模型开源项目深度学习模型 Qwen1.5 人工智能 Github 自然语言处理 Huggingface

Qwen1.5-7B-Chat是Qwen2的beta版本，采用Transformer架构的仅解码器语言模型。相比前代版本，新增了8种规模的模型选择，优化了聊天模型性能，增加了多语言支持，实现了32K上下文长度。模型经过大规模数据预训练，结合监督微调和直接偏好优化完成训练。

Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估

GithubHuggingfaceQwen2-72B多语言能力开源项目文本生成模型评估数据集语言模型

Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构，包含多种参数尺寸，加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型，展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力，支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议，为语言技术应用提供支持。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强

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Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力，尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言，擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化，能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力，拓展了角色模拟应用场景。

Qwen1.5-0.5B-Chat-GGUF - 基于通义千问1.5的轻量级中文对话模型

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Qwen1.5-0.5B-Chat-GGUF是基于通义千问1.5系列的中文对话模型，采用GGUF格式实现。该模型具有较小的尺寸和较快的推理速度，适合在资源受限环境中部署。这个轻量级模型为开发者和研究人员提供了一种高效方式来构建智能对话应用，实现中文语言模型的快速部署和使用。

Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力

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Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型，支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色，并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言，为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型，Qwen2.5-3B不建议直接用于对话，但可进行指令微调等后续训练。

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。

Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力

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Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力，支持128K令牌的长文本上下文，并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持，包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。

Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型，专注于提升编码、数学能力与多语种支持

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Qwen2.5是一款大语言模型，专注提升编码和数学能力，同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言，如中文和英语。具备更强的系统提示适应性，适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构，支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成，适合长文本处理及多语言应用。

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。

Qwen2-0.5B - 阿里巴巴推出的高性能开源大语言模型

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Qwen2-0.5B是阿里巴巴发布的新一代大语言模型系列中的0.5B参数版本。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现优异，性能超越大多数开源模型。Qwen2-0.5B采用改进的Transformer架构，包括SwiGLU激活、注意力QKV偏置和分组查询注意力等技术。作为基础语言模型，Qwen2-0.5B可用于进一步的训练和优化，为开发者和研究人员提供了强大的语言处理基础。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

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Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

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