CodeQwen1.5-7B-Chat

专注代码生成的大规模语言模型支持多种编程语言

Huggingface 模型文本到SQL 代码生成 Github 编程语言 CodeQwen1.5 开源项目长文本理解

CodeQwen1.5-7B-Chat是一个专注于代码生成的大规模语言模型。该模型支持92种编程语言，具备64K tokens的长上下文理解能力。在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异。模型采用组查询注意力机制提升推理效率，可通过Hugging Face平台便捷使用。

Qwen1.5-32B-Chat - 支持多语言的人类交互优化模型

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Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。

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

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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。

Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型，支持长文本处理与多语言生成

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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。

Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升

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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。

Qwen1.5-14B-Chat-AWQ - 高性能AWQ量化技术多语言模型完美支持32K长上下文

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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。

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

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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。

Qwen-1_8B-Chat - 18亿参数规模的高性能大语言模型

GithubHuggingfaceQwen-1.8B-Chat低成本部署多语言大语言模型开源项目模型系统指令

Qwen-1.8B-Chat是阿里云开发的18亿参数规模大语言模型,支持8192上下文长度。该模型采用大规模高质量语料训练,在多项中英文评测中表现优异。其15万词表规模有利于多语言处理。模型支持低成本部署,并可通过系统指令实现多样化功能。Qwen-1.8B-Chat在同等规模模型中展现出较强的综合能力。

Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型

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Qwen1.5是基于Transformer的语言模型，在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模，表现出色的人类偏好能力，所有模型都稳定支持32K上下文长度，无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式，并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。

Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文

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Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型，作为Qwen2的beta版本，在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择，支持多语言处理，并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品，Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升，为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

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。

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