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Qwen-72B

阿里云推出Qwen-72B多语言模型,具备720亿参数

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。

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。
Qwen2.5-72B-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。
Qwen2-1.5B - 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。
Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型 具备超长文本理解能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本理解
Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型,具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出,支持中英法德等29种语言处理,并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化,在结构化数据理解和指令执行方面表现优异,可作为各类下游AI任务的基础模型使用。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成
Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言,在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构,具备40个Q注意力头和8个KV注意力头,在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色,为后续微调和应用开发奠定了基础。
Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型,支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色,并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言,为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型,Qwen2.5-3B不建议直接用于对话,但可进行指令微调等后续训练。
Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型
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。
Qwen2.5-32B-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。
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