Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF

大语言模型多种量化版本集合适配不同硬件配置

模型量化 Huggingface Qwen2.5-72B 内存优化开源项目模型 Github 人工智能模型 llama.cpp

该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本，文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术，包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化，并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南，方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

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Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本

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本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件，包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台，如llama.cpp和LM Studio，便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择，可适应不同性能和资源需求。

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

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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama-3.2-3B-Instruct模型的多种量化优化版本

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该项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的11种量化版本,采用llama.cpp优化。量化精度从F16到Q4_K_S不等,文件大小介于6.43GB至1.93GB之间。Q6_K、Q5_K和Q4_K系列在性能与模型大小间取得平衡,适用多种场景。这些版本在保持模型质量的同时,有效减小文件体积并提升运行效率。

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能

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

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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 - 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

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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。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

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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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本

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Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型，经过指令调优，适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本，从Q2_K到f16不等，文件大小范围为3.18GB至16.07GB，可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行，提高了模型的可访问性和实用性。

Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B

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Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员，集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token，在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力，还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构，结合RoPE和SwiGLU等创新技术，该模型经过精心的预训练和后训练，为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。

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