Qwen2-7B-Instruct-GGUF

广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

推理能力 Github Qwen2-7B-Instruct 开源项目多语言模型优化 Huggingface 预训练模型

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型，在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异，提供fp16及多种量化格式，兼容OpenAI API，并增强代码和数学推理功能。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性

ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化

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。

Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF - 中英文无删减指令模型的最新静态量化版本，适合多语言支持

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化

该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件，支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型，包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能，尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

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-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型，在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像，理解超过20分钟的长视频，并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术，该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型，可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Qwen2-Audio-7B-Instruct - 大规模音频语言模型实现语音聊天和音频分析

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Qwen2-Audio-7B-Instruct是一个开源的大规模音频语言模型，具备语音聊天和音频分析能力。该模型可处理多种音频输入，执行音频分析或回应语音指令。它支持批量推理，并提供Python代码示例，方便开发者集成语音交互和音频分析功能。这个模型为音频理解和处理任务提供了实用的解决方案。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-3B-Instruct重启量化技术提升多设备文本生成表现

GithubHuggingfaceQwen2.5-3B-Instruct嵌入输出权重开源项目文件大小模型模型下载量化

本项目通过使用llama.cpp进行量化优化，使文本生成模型在各类设备上运行更为高效，其在ARM芯片上的性能尤为突出，同时提供多种量化类型以满足不同内存和计算需求。更新的tokenizer进一步提升了文本生成质量。项目提供多种K-quant和I-quant选项以满足特定环境需求，并深入对比不同量化格式的性能差异。为研究人员和开发者提供丰富下载资源和技术支持，助力大规模语言模型的高效实现。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理

Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

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