Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4

Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理

Huggingface Qwen2.5-Coder 长上下文支持量化开源项目代码生成模型 Hugging Face Github

Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用，显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度，采用GPTQ 4位量化，并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构，具备RoPE和SwiGLU等技术，优化代码生成和处理过程。

文档

Qwen1.5-0.5B-Chat - 轻量级多语言AI聊天模型支持32K长文本处理

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

Qwen1.5-0.5B-Chat是通义千问系列推出的轻量级多语言AI聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构，支持32K长文本处理，具备强大的多语言和代码理解能力。作为Qwen2的测试版，它无需依赖trust_remote_code，为开发者提供了便捷的自然语言处理解决方案。

Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsQwen2多语言开源项目模型模型性能自然语言理解

Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型，专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构，并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术，增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型，在多项基准测试中表现出众，是处理复杂自然语言任务的理想选择，并在推理效率上较前代模型有显著提升。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型多平台支持便捷本地部署

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化，可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性，便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项，以适应不同的硬件环境和性能需求。

qwen.cpp - Qwen-LM的高性能C++实现

C++实现GithubQwen-LMggmlqwen.cpp开源项目量化模型

qwen.cpp是Qwen-LM的开源C++实现，基于ggml开发，支持实时对话、纯C++ tiktoken和流式生成。项目兼容x86/arm CPU、NVIDIA GPU，适用于Linux和MacOS平台。提供模型量化、Python绑定等功能，可在本地设备运行高性能Qwen对话模型。

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。

qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述

Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度

通过Optimum Habana接口，在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程，并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数，利用语言模型示例代码，以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。

Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用

GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问

Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发，利用对齐机制和广泛的数据集进行训练，更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。

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。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

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。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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