#Qwen2.5-Coder
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-Coder致力于提升代码生成及修复
Qwen2.5-Coder长上下文支持transformers性能评估代码生成Github模型开源项目Huggingface
Qwen2.5-Coder通过5.5万亿训练标记和128K长上下文支持，提升代码生成、推理和修复的能力，适用于代码代理等实际应用。模型采用先进的transformers架构，实现对数学及一般能力的增强，满足广泛应用需求。
Qwen2.5-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型
代码推理Qwen2.5-Coder长上下文支持transformers代码生成Github模型开源项目Huggingface
Qwen2.5-Coder通过扩展训练数据集，提高了在代码生成、推理和修复方面的性能，支持最长128K标记的文本处理，适用于多种实际应用。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
HuggingfaceQwen2.5-Coder长上下文支持量化开源项目代码生成模型Hugging FaceGithub
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用，显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度，采用GPTQ 4位量化，并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构，具备RoPE和SwiGLU等技术，优化代码生成和处理过程。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型
Qwen2.5-Coder代码调试Github代码生成模型量化人工智能代码Huggingface开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的量化版本模型，经过5.5万亿数据规模训练，具备代码生成、推理和bug修复等核心功能。模型支持128K长文本处理，可满足大规模代码开发需求。基于llama.cpp实现量化，在保持原有性能的同时优化了模型部署效率。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于Qwen2.5的7B参数代码专用模型支持超长文本输入与代码生成
GGUF格式大语言模型Github开源项目指令微调模型HuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF是一款开源的代码专用大语言模型，通过5.5万亿token的训练提升了代码生成和推理能力。模型采用transformers架构，参数规模为7.61B，具备32K-128K的长文本处理能力。该模型在保持通用能力的同时优化了编程相关任务，支持GGUF格式并可通过llama.cpp部署，适用于代码智能体等实际应用场景。
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型
长文本处理Qwen2.5-CoderGithub模型指令微调开源项目代码生成Huggingface大语言模型
基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型，通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理，具备代码智能体和数学推理功能，采用transformers架构并集成多项先进技术，为代码开发提供全面的辅助支持
Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力
机器学习Qwen2.5-CoderGithub模型开源项目代码生成深度学习Huggingface人工智能
Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型，在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练，支持128K上下文窗口，适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构，拥有76亿参数和28层注意力层，支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力，还保持了数学和通用能力的优势，为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
Qwen2.5-Coder人工智能代码生成Github模型开源项目大语言模型AWQ量化Huggingface
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。