Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit

提升多语言长文本生成与指令跟随能力，改善结构化数据处理

优化训练 Github 模型开源项目多语言支持 Huggingface 大语言模型 Qwen2.5 Unsloth

Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步，支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化，提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景，如代码生成和数据管理，通过改进训练架构提升性能和内存效率。

文档

Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型支持语音交互和音频理解

GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析

Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型，可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能，在13项基准测试中展现出色性能，包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用

GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问

Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发，利用对齐机制和广泛的数据集进行训练，更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。

qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南

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该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。

Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型

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Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

Qwen2-Math-1.5B-Instruct - Qwen2系列专业数学推理大模型

GithubHuggingfaceQwen2-Math大语言模型开源项目指令模型数学推理模型自然语言处理

Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异，性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话，可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具，它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit - Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力

GithubHuggingfaceQwen2.5-Math免费笔记本工具集成推理开源项目数学问题模型精细调整

该系列在Qwen2的基础上整合链式思维（CoT）与工具集成推理（TIR），增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型，性能较前代版提升显著，特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理，配备丰富的交互式Notebook示例，便于用户快速上手。

Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调

GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调

Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度，同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”，即可获得优化后的模型，支持导出到GGUF、vLLM，或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率，并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛，非常适合初学者使用，即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。

Qwen2-Math - 优化数学推理的专业语言模型系列

GithubQwen2-Math人工智能开源项目数学语言模型机器学习自然语言处理

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。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

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