Qwen2-VL-72B-Instruct

多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

模型多模态处理 Qwen2-VL Github 图像识别视频理解视觉语言模型 Huggingface 开源项目

Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

文档

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

GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持

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。

InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型，简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题，并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示，该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置，包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例，并支持PyTorch 1.5+。

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型

Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。

InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解

AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉

InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理，同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异，性能达到开源模型领先水平。

instructblip-vicuna-7b - InstructBLIP：指令微调的通用视觉语言模型

GithubHuggingfaceInstructBLIPVicuna-7b图像描述开源项目指令调优模型视觉语言模型

InstructBLIP-Vicuna-7b是一个基于指令微调的视觉语言模型，以Vicuna-7b为基础语言模型。作为BLIP-2的升级版，该模型旨在实现通用视觉语言处理。它能够执行图像描述、视觉问答等多种任务，展现出卓越的跨模态理解能力。开发者可通过Python接口轻松调用模型，实现图像分析和文本生成。InstructBLIP代表了计算机视觉与自然语言处理融合的最新进展，为多模态AI应用提供了新的可能性。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性

GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型

Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型，参数规模从0.5亿到72亿，具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力，可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行，并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项，适应不同需求与应用场景。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力

GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化

项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化，支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样，适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件，以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性，适宜不同计算资源的使用者，为其提供多样选择。

uform-gen2-qwen-500m - 小型多模态模型实现图像描述和视觉问答

GithubHuggingfaceUForm图像理解图像生成多模态AI开源项目模型视觉问答

UForm-Gen2-Qwen-500m是一款小型视觉语言模型，专注于图像描述和视觉问答。模型结合了ViT-H/14和Qwen1.5-0.5B-Chat，通过预训练和微调提升性能。支持图像描述、问答和多模态聊天功能，在多项基准测试中表现良好，适用于计算资源有限的场景。

llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型支持多图像视频和3D输入处理

AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。

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