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Qwen2.5-Math-7B-Instruct

强大的数学问题求解模型 支持中英双语CoT和TIR推理

Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法,可解决中英文数学问题。相较于前代模型,它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理,在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本,该模型适用于数学问题解答场景。

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Qwen2-57B-A14B-Instruct - 新一代指令优化语言模型Qwen2的潜力
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目模型模型评价长文本处理
Qwen2-57B-A14B-Instruct是Qwen2系列中采用指令优化的语言模型,包含57亿参数。作为Mixture-of-Experts模型之一,它在多个基准测试中超越了多数开源和私有模型,包括语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理能力。此模型支持处理长达65,536个tokens,适合解析长文本,依托先进的Transformer架构,并具备多语种适应能力的改进tokenizer。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型,支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色,并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言,为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型,Qwen2.5-3B不建议直接用于对话,但可进行指令微调等后续训练。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
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。
Qwen2-7B-Instruct - 开源大语言模型支持13万token超长上下文处理
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2-7B-Instruct是一款开源大语言模型,支持处理131,072个token的超长上下文。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程和推理等多项基准测试中表现优异,性能超过多数开源模型,接近专有模型水平。基于改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和指令微调,Qwen2-7B-Instruct实现了卓越性能。模型提供简便的部署方式,尤其适合长文本处理任务。
WizardMath-7B-V1.1 - 新一代数学推理模型优化Mistral-7B架构实现卓越性能提升
AI训练GithubHuggingfaceWizardMath大语言模型开源项目数学推理机器学习模型
WizardMath-7B-V1.1基于Mistral-7B架构开发,通过强化进化指令训练方法提升数学推理能力。在GSM8k和MATH基准测试中分别达到83.2和33.0的评分,达到7B规模模型中的最佳水平。这一开源数学推理模型展现出与商业大模型相当的解题表现,为数学问题求解提供了新的解决方案。
Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B
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生成
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。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
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。
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