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

deepseek-math-7b-instruct - 深度数学推理的开源解决方案

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DeepSeekMath作为开源项目，利用最先进的transformers技术支持在数学问题中实现链式思维推理。其模型通过商用许可提供，帮助在积分和微分等领域提高计算效率和准确性，并提供详细的使用指南和技术支持。

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。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型

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Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型，在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构，通过大规模预训练和偏好优化，在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署，适用于多种AI应用场景，能够高效处理复杂的语言任务。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

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Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理

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

Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型，拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升，支持29种以上语言，能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异，并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构，结合RoPE、SwiGLU等技术，提供高效的自然语言处理能力。

CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型

CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文

CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。

Qwen2-57B-A14B-Instruct - 新一代指令优化语言模型Qwen2的潜力

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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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

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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-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力

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Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型，在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练，支持128K上下文窗口，适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构，拥有76亿参数和28层注意力层，支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力，还保持了数学和通用能力的优势，为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。

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