Qwen-72B

阿里云推出Qwen-72B多语言模型，具备720亿参数

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Qwen-72B是由阿里云研发的多语言模型，包含720亿参数，并基于Transformer架构。通过超3万亿tokens预训练数据，展现出在多语言处理中的强大性能，支持32k上下文长度，并具备15万词的多语言词表。在常识推理、代码、数学等领域，该模型表现出色。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

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Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型支持128K上下文

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Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

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Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成，覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异，具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构，提供卓越的自然语言处理性能。

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。

Qwen-14B - Qwen-14B模型优化多语言和学习效率

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Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型，基于Transformer架构，训练数据量超过3万亿tokens，覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异，超越同类开源模型，并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力，适合各类深度学习应用。

Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型

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Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。

Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型

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Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型，为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。

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。

Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估

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Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构，包含多种参数尺寸，加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型，展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力，支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议，为语言技术应用提供支持。

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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