Qwen2

阿里巴巴推出多语言大规模语言模型支持128K上下文

Qwen2 大语言模型自然语言处理人工智能模型训练 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度

AWQGithubHuggingfaceQwen2大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异，采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调，可通过Python快速部署使用。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练

Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型

GithubHuggingfaceQwen1.5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

Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理

Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力，支持包括中文在内的29种语言，能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升，有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。

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。

Qwen2.5-7B-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。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K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深度学习

Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分，采用transformers架构，拥有7.61B参数。该模型支持29种语言，可处理128K文本上下文，并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代，模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。

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。

Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型，专注于提升编码、数学能力与多语种支持

GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持

Qwen2.5是一款大语言模型，专注提升编码和数学能力，同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言，如中文和英语。具备更强的系统提示适应性，适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构，支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成，适合长文本处理及多语言应用。

Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言，在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构，具备40个Q注意力头和8个KV注意力头，在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色，为后续微调和应用开发奠定了基础。

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