#多语言支持

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是Qwen2的测试版，提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性，并通过大规模数据预训练和偏好优化，大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸，包括最大110B和MoE架构的14B模型，基于Transformer技术，使用SwiGLU激活和组查询注意，提供强大的文本生成与灵活定制功能。

C4AI Command R+ 是拥有104B参数的多语言高级模型，适用于复杂任务自动化。支持多步工具使用和检索增强生成（RAG），优化推理、总结及问答等功能。在包括简体中文等10种语言中表现良好。可通过Hugging Face Space试用，需安装特定transformers库。非量化版本支持与bitsandbytes结合实现量化。此外，在开放LLM排行榜中表现优异，具备先进的多语言和工具化能力。

CodeQwen1.5是一个基于transformer的语言模型，专注于代码生成。它支持92种编程语言，并能处理长达64K标记的上下文，适用于文本到SQL转换和错误修正。

本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型，具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出，支持中英法德等29种语言处理，并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化，在结构化数据理解和指令执行方面表现优异，可作为各类下游AI任务的基础模型使用。

MeloTTS是一款多语言文本转语音库，支持包括英语（美式、英式、印度、澳大利亚）、西班牙语、法语、中文、日语和韩语在内的多种语言和口音。该库具备中英混合语音合成功能，并支持CPU实时推理。开发者可通过简洁的Python代码接口使用MeloTTS，实现多样化的语音合成应用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，将模型参数从16bit压缩至4bit，有效降低75%的存储和显存占用。模型在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中表现稳定，量化后性能恢复率保持在93%-99%之间。通过vLLM后端部署，支持8种语言处理，适合商业及研究领域应用。

Mistral-Nemo-Base-2407是Mistral AI与NVIDIA合作推出的开源语言模型，采用12B参数规模和128k上下文窗口设计。模型支持英语、法语等8种语言，并在MMLU等多项基准测试中表现出色。基于40层transformer架构，可作为Mistral 7B的升级替代方案。该项目以Apache 2许可证发布，支持多语言及代码生成场景。

Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型，集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口，支持80余种编程语言，同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩，MT Bench评分为8.63，彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。

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。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF是一款多语言大规模语言模型，由Qwen团队开发。模型支持128k tokens长文本处理，经18T tokens训练，强化了结构化数据处理能力。支持中英法等29种以上语言。bartowski提供的GGUF量化版本基于llama.cpp，提高了模型部署效率。

Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型，提供八种型号，支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升，且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线，建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务，包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。

Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。

Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练，拥有超过一百万的上下文窗口，支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言，包括Python和Java。模型性能卓越，通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用，并能处理特定格式的指令，广泛适用于文本生成任务。

Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

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。

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型，增强编码和数学性能，支持29种语言，提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示，使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术，提供流畅对话体验。

Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型，提供包括0.5B至72B的多种尺寸，以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度，并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器，适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用，无需依赖远程代码，是一种实用的文本生成工具。

Qwen1.5系列的14B参数量化版本，采用AWQ技术实现高性能与低资源消耗的平衡。模型支持多语言处理，具备32K上下文长度能力，并改进了对话质量。无需额外代码即可使用，整合了SwiGLU激活和优化的注意力机制，简化了开发流程。作为Qwen2的预览版，该模型在多个方面展现了性能提升。

MeloTTS是一个开源的多语言文本转语音框架，支持英语(含美式、英式、印度、澳洲变体)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等语言转换。系统可在CPU环境下实现实时推理，其中中文模型支持中英混合输入。该框架提供Hugging Face在线体验和本地部署方案，采用MIT许可证发布。

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型，支持多语言和多种模型尺寸，适合不同需求。相比前版本，该模型显著提升了聊天性能，并在所有尺寸中稳定支持32K上下文长度，且无需信任远程代码，使用更加便捷。经过大量数据预训练，具备强大文本生成能力，用户可通过后续训练进一步提升性能。详细信息可在Hugging Face和项目博客中查看。

该项目提供多语言对话生成，模型规模从8B到405B，特别适合角色扮演场景。基于优化的Transformer架构，并结合强化学习技术，适用于商业和研究用途，遵循Llama 3.1 Community License开放授权。

Qwen1.5作为Qwen2的预览版，是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本，支持长文本理解，具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构，并针对自然语言和代码处理进行了优化。

Qwen2-VL是一款先进的多模态模型，具备卓越的图像和视频理解能力，并能够处理多语言文本。其支持动态分辨率处理，适用于移动设备和机器人自动化操作。模型特色包括旋转位置嵌入和高效量化模型，提高推理速度和内存利用率，适合多种视觉任务如图像描述和视频分析。

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。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越，能够生成最高达8K tokens的长文本，并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演，优化的指令跟随和结构化输出，覆盖29种语言，多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。

Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力，尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言，擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化，能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力，拓展了角色模拟应用场景。

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。

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF是一个支持52种编程语言的AI助手模型，具有128k的上下文长度。作为首个在LiveCodeBench上达到20%通过率的10B以下参数模型，它专门针对编程对话进行了优化。该模型由01-ai开发，bartowski提供基于llama.cpp的GGUF量化版本。用户可以在LM Studio中使用ChatML预设与模型进行交互，获取编程问题的解答。

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。

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。

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作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。