Qwen2-Math

优化数学推理的专业语言模型系列

Qwen2-Math 数学语言模型人工智能自然语言处理机器学习 Github 开源项目

Qwen2-Math是基于Qwen2大语言模型开发的专业数学语言模型系列。该项目提供多种规模的指令模型和基础模型，支持多语言，并在数学推理和解题能力方面表现优异。在多个数学基准测试中，Qwen2-Math展现出优于其他开源和闭源模型的性能。这些模型专注于解决需要复杂多步逻辑推理的数学问题，为科研社区提供有力支持。

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介绍相关项目

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

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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。

Qwen2.5-7B-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

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

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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。

Qwen2-1.5B - 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 - 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。

Qwen2-7B - 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。

Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力

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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。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性

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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。

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DiscordGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct开源许可开源项目捐赠模型模型量化

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-4.0bpw-exl2是一个基于Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的4.0位精度量化版本。该项目利用exllamav2技术实现了高效压缩，在保持原模型数学指令性能的同时大幅减小了模型体积。项目采用Apache 2.0许可证开源，并提供Discord社区支持。这一量化模型为需要在资源受限环境下部署大型数学指令模型的用户提供了实用解决方案。

Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

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Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

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