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。

Qwen2.5-7B-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。

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

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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。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理

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Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本，通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互，具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异，同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模，适合在资源受限环境中运行

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型

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Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越，能够生成最高达8K tokens的长文本，并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演，优化的指令跟随和结构化输出，覆盖29种语言，多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。

Qwen2-Audio-7B - 多模态音频语言模型支持语音交互和内容分析

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Qwen2-Audio-7B是一个创新的音频语言模型，具备处理多种音频输入的能力。该模型提供语音聊天和音频分析两种交互模式，支持自由语音对话及音频文本混合分析。模型发布了预训练和对话两个版本，为音频理解和处理领域带来了新的可能性。

Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具

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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。

Qwen-72B - 阿里云推出Qwen-72B多语言模型，具备720亿参数

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Qwen-72B是由阿里云研发的多语言模型，包含720亿参数，并基于Transformer架构。通过超3万亿tokens预训练数据，展现出在多语言处理中的强大性能，支持32k上下文长度，并具备15万词的多语言词表。在常识推理、代码、数学等领域，该模型表现出色。

Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

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Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

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。

Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度

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Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异，采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调，可通过Python快速部署使用。

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