qwen-free-api

阿里通义千问2.5大模型逆向API白嫖测试

Qwen AI Free AI绘图多轮对话文档解读图像解析 Github 开源项目

该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能，完全兼容ChatGPT接口，且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹，适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助，旨在用于研究和学习交流。

Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型

Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化

Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力，支持长上下文的多语言处理，覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型，支持预训练和后训练，非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强，能有效应对多样化的系统提示，尤其在生成结构化输出（如JSON）方面表现突出。模型具备0.49B参数，24层结构，支持多种量化方法。

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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持

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。

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

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型

Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力，增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌，提供因果语言模型架构，适合多领域应用。支持29种语言，包括中文、英语和法语，为开发者提供多样化的功能。

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。

Qwen-Audio-Chat - 多模态音频语言模型支持多种音频类型和复杂场景分析

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Qwen-Audio-Chat是一款大规模音频语言模型，支持多种音频输入和文本输出。该模型采用创新的多任务学习框架，可处理30多种音频任务，在多个基准测试中表现优异。它能够支持多轮对话、声音理解、音乐欣赏等复杂场景，为音频AI研究和应用提供了有力工具。Qwen-Audio-Chat已开源模型代码和权重，并允许商业使用，推动了音频AI技术的发展。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型，在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像，理解超过20分钟的长视频，并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术，该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型，可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持

Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展，尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文，同时更能适应多样化的系统提示，为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型，旨在提供接近真实对话的交互体验。

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