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Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF

全面汇总32B大语言模型量化版本 多设备支持

本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。

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。
Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型 专注多语言与长文本处理
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
Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型,支持29种以上语言处理,可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解,支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术,适用于后续的指令微调和应用开发。
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
GithubHuggingfaceQwen2.5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
Qwen2.5-3B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。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
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
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
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。
Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型
Qwen1.5是基于Transformer的语言模型,在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模,表现出色的人类偏好能力,所有模型都稳定支持32K上下文长度,无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式,并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。
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。
DeepSeek-V2.5-GGUF - 大规模语言模型的GGUF量化版本集合适用于本地部署
DeepSeek-V2.5GGUF格式GithubHuggingfaceLLM推理大语言模型开源项目模型量化模型
本项目提供DeepSeek-V2.5模型的多种GGUF量化版本,适合本地部署。量化版本从250GB高精度到61GB轻量,满足不同硬件需求。项目详述各版本特点、大小和用途,并附选择指南。用户可依据硬件条件和性能需求,选择合适的量化版本,实现大规模语言模型的高效本地部署。
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF - 多格式量化模型文件下载,便捷获取高性能AI模型
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1GithubHugging FaceHuggingface开源项目权重矩阵模型语料库量化方法
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF提供多种量化模型文件支持AI模型部署,涵盖Q2_K至Q8_0格式。通过Hugging Face和nethype GmbH的资源,项目提供了性能优异的模型文件。详细使用方法请参考项目链接中的文档,FAQ部分提供了常见问题的解答。
Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型
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
Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成,覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异,具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构,提供卓越的自然语言处理性能。
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