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

Qwen2.5-14B-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。

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。

NuminaMath-7B-TIR - 采用工具集成推理技术的数学问题解决语言模型

GithubHuggingfaceNuminaMath工具集成推理开源项目数学问题解决模型模型性能训练程序

NuminaMath 7B TIR是一种使用工具集成推理技术训练的语言模型，专门为数学问题解决而设计，在AI数学奥林匹克测试中取得了29/50的得分。经过深度微调，该模型能够处理从基础到高阶数学的复杂问题，尤其是在GSM8k和MATH等基准测试中表现优异。模型基于DeepSeek基础版优化，利用大规模数据集，通过逐步解题和工具推理增强问题解决能力，适合用于数学问题解决和教育场景。

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。

AMchat - 解答高等数学问题的大语言模型

AMchatGithubInternLM2-Math-7B开源开源项目模型微调高等数学

AMchat是一种针对高等数学问题设计的大语言模型，基于InternLM2-Math-7B，通过xtuner微调，集成了丰富的数学知识和高等数学习题解答。AMchat支持多种部署方式，包括本地、Docker和OpenXLab，方便用户快速使用。该项目定期更新，包括新版本模型的微调和改进，以及参与创新竞赛，展示其在高等数学领域的应用潜力。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破

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Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展，尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文，同时更能适应多样化的系统提示，为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型，旨在提供接近真实对话的交互体验。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持

Qwen2.5是最新的大型语言模型，拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力，改进的指令遵循和长文本生成能力，及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本，采用GPTQ 4-bit量化，适用于多种文本生成应用。

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。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型，支持多语言、长文本理解与结构化输出

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，参数量为3B。该模型支持29种语言，具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文，生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构，整合了RoPE和SwiGLU等技术，并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力，适用于多样化的系统提示词场景。

Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估

GithubHuggingfaceQwen2-72B多语言能力开源项目文本生成模型评估数据集语言模型

Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构，包含多种参数尺寸，加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型，展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力，支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议，为语言技术应用提供支持。

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