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。

Qwen-7B-Chat - 阿里云开发的多语言大模型AI助手

AI助手GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat大语言模型开源项目模型评测量化

Qwen-7B-Chat是阿里云研发的大语言模型,参数规模为70亿。模型通过超大规模多样化数据训练,支持中英文和代码处理。采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等先进技术,使用15万token优化词表。在各项基准测试中表现优异,具备长文本理解和外部工具调用能力。

Qwen2.5-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型

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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

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持

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。

Qwen2.5-1.5B-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。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-Coder致力于提升代码生成及修复

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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。

Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型

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。

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型支持多语言及长文本处理的人工智能助手

GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型，具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能，并可进行长文本处理和JSON格式输出。

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

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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。

Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用

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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。

Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen1.5是Qwen2的预览版，基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本，涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品，Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上，该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法，同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。

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