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

Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型

GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型

Qwen1.5是基于Transformer的语言模型，在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模，表现出色的人类偏好能力，所有模型都稳定支持32K上下文长度，无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式，并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本多设备支持

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本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。

Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力，改善结构化数据处理

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Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步，支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化，提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景，如代码生成和数据管理，通过改进训练架构提升性能和内存效率。

Qwen1.5-14B-Chat-AWQ - 高性能AWQ量化技术多语言模型完美支持32K长上下文

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Qwen1.5系列的14B参数量化版本，采用AWQ技术实现高性能与低资源消耗的平衡。模型支持多语言处理，具备32K上下文长度能力，并改进了对话质量。无需额外代码即可使用，整合了SwiGLU激活和优化的注意力机制，简化了开发流程。作为Qwen2的预览版，该模型在多个方面展现了性能提升。

Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型支持128K上下文

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Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。

Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型具备超长文本理解能力

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Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型，具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出，支持中英法德等29种语言处理，并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化，在结构化数据理解和指令执行方面表现优异，可作为各类下游AI任务的基础模型使用。

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。

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。

Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成

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Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型，拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言，能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色，同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构，整合了RoPE、SwiGLU等技术，提供了强大的自然语言处理功能。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型

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

Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。

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