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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。

Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
Master-Yi-9B - 探索在编程和数学问题上的推理实力
GithubHuggingfaceMaster-Yi-9B开源开源项目推理能力数学模型编码
项目使用ORPO技术训练,表现出处理编程和数学问题的强大推理能力。集成多种开源LLM,生成高效解答,并提供GGUF和exl2等量化版本,优化资源使用。即将推出的新版本将进一步扩大其使用领域。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2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
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
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。
Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型
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
Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型,支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升,在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度,采用RoPE和SwiGLU等先进架构,提供高效的多语言自然语言处理能力。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
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
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
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。
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。
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