gte-Qwen2-7B-instruct

Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

模型 Github Qwen2 开源项目 Huggingface 自然语言处理 MTEB 句子相似度模型评估

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

文档

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型

Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。

Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsQwen2多语言开源项目模型模型性能自然语言理解

Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型，专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构，并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术，增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型，在多项基准测试中表现出众，是处理复杂自然语言任务的理想选择，并在推理效率上较前代模型有显著提升。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct - 卓越代码生成能力和128K长文本支持

GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大型语言模型开源项目模型长文本处理

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是基于Qwen2.5开发的代码专用大语言模型。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，为代码智能体等实际应用奠定了坚实基础。模型支持处理高达128K tokens的长文本，拥有7.61B参数，采用因果语言模型架构。除了增强编码能力，它还在数学和通用任务中保持了优秀表现。开发者可通过简洁的代码示例快速上手使用此模型进行文本生成。

Qwen2.5-0.5B - 轻量级多语言预训练模型支持长上下文和结构化输出

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Qwen2.5-0.5B是一个轻量级预训练语言模型，参数量为0.49B。它支持32,768个token的上下文长度，在代码和数学任务上表现出色，并可处理结构化数据。该模型涵盖29种以上语言，适合指令跟随和长文本生成等应用。作为基础模型，Qwen2.5-0.5B为后续微调和应用开发奠定了基础，展示了其在自然语言处理领域的应用潜力。

Qwen2-VL-2B-Instruct-AWQ - 支持多分辨率的多语言多模态视觉模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL多语言支持开源项目性能评估模型模型架构视觉理解

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-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力，可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理，采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术，显著提升了多模态处理能力。

Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型

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Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

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Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型

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Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型，具有8种模型规模，支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制，并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。

Qwen2-0.5B - 阿里巴巴推出的高性能开源大语言模型

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Qwen2-0.5B是阿里巴巴发布的新一代大语言模型系列中的0.5B参数版本。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现优异，性能超越大多数开源模型。Qwen2-0.5B采用改进的Transformer架构，包括SwiGLU激活、注意力QKV偏置和分组查询注意力等技术。作为基础语言模型，Qwen2-0.5B可用于进一步的训练和优化，为开发者和研究人员提供了强大的语言处理基础。

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