Qwen2-72B-Instruct

多语言大规模语言模型支持131K token超长文本处理

模型 Github 开源项目 Huggingface 机器学习 Qwen2-72B-Instruct 自然语言处理大语言模型人工智能

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。

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介绍相关项目

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。

Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型

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Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力，支持长上下文的多语言处理，覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型，支持预训练和后训练，非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强，能有效应对多样化的系统提示，尤其在生成结构化输出（如JSON）方面表现突出。模型具备0.49B参数，24层结构，支持多种量化方法。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

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Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

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

GithubHuggingfaceQwen-72B人工智能助手多语言大模型开源项目模型阿里云

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。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

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Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen1.5是Qwen2的预览版，基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本，涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品，Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上，该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法，同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。

gte-Qwen2-7B-instruct - Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

GithubHuggingfaceMTEBQwen2句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

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

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

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。

Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型

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Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 大语言模型多种量化版本集合适配不同硬件配置

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该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本，文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术，包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化，并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南，方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

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