Qwen-7B-Chat

阿里云开发的多语言大模型AI助手

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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。

文档

Qwen-1_8B-Chat - 18亿参数规模的高性能大语言模型

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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。

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。

Qwen1.5-72B-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。

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。

Qwen1.5-7B-Chat - 基于Transformer架构的多语言语言模型支持32K上下文

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Qwen1.5-7B-Chat是Qwen2的beta版本，采用Transformer架构的仅解码器语言模型。相比前代版本，新增了8种规模的模型选择，优化了聊天模型性能，增加了多语言支持，实现了32K上下文长度。模型经过大规模数据预训练，结合监督微调和直接偏好优化完成训练。

Qwen1.5-0.5B-Chat - 轻量级多语言AI聊天模型支持32K长文本处理

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Qwen1.5-0.5B-Chat是通义千问系列推出的轻量级多语言AI聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构，支持32K长文本处理，具备强大的多语言和代码理解能力。作为Qwen2的测试版，它无需依赖trust_remote_code，为开发者提供了便捷的自然语言处理解决方案。

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。

Qwen2.5-7B - 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。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

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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。

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。

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