Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ

支持128K长文本的多语言量化大模型

Qwen2.5 Github 人工智能 Huggingface 量化模型开源项目多语言处理模型大语言模型

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。

文档

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5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

Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成，覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异，具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构，提供卓越的自然语言处理性能。

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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持

Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型，增强编码和数学性能，支持29种语言，提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示，使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术，提供流畅对话体验。

Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B

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Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员，集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token，在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力，还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构，结合RoPE和SwiGLU等创新技术，该模型经过精心的预训练和后训练，为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。

Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成

Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具，支持29种语言，显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数，采用变压器架构，支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型，降低内存占用，提高处理速度，从而为开发者提供创新和优化的性能支持。

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。

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

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

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。

Qwen1.5-32B - 提供稳定多语言支持的Transformer语言模型

GithubHuggingfaceQwen1.5-32BTransformer架构多语言支持开源项目模型模型性能提高语言模型

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型，支持多语言和多种模型尺寸，适合不同需求。相比前版本，该模型显著提升了聊天性能，并在所有尺寸中稳定支持32K上下文长度，且无需信任远程代码，使用更加便捷。经过大量数据预训练，具备强大文本生成能力，用户可通过后续训练进一步提升性能。详细信息可在Hugging Face和项目博客中查看。

Qwen2.5-0.5B - 轻量级多语言预训练模型支持长上下文和结构化输出

GithubHuggingfaceQwen2.5变形器架构多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-0.5B是一个轻量级预训练语言模型，参数量为0.49B。它支持32,768个token的上下文长度，在代码和数学任务上表现出色，并可处理结构化数据。该模型涵盖29种以上语言，适合指令跟随和长文本生成等应用。作为基础模型，Qwen2.5-0.5B为后续微调和应用开发奠定了基础，展示了其在自然语言处理领域的应用潜力。

Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型，参数量为325亿。该模型支持29种以上语言，擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构，支持131,072个token的上下文长度，可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色，并能处理表格等结构化数据。

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