Qwen-VL-Chat

多语言视觉对话模型支持图文交互和物体定位

视觉语言模型 Github 自然语言处理 Huggingface Qwen-VL 多模态开源项目模型图像理解

Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。

文档

llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型支持高分辨率图像和长视频理解

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Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型，支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色，具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术，提高了多模态处理能力。此外，它还支持多语言理解，可应用于移动设备和机器人操作等领域。

Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目模型语言模型

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 - Qwen1.5系列多语言大规模语言模型支持32K上下文

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持大语言模型开源项目模型聊天模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版,包含多种规格的大规模语言模型。该系列支持多语言处理,所有规格均可稳定支持32K上下文长度。相比前代模型,Qwen1.5在聊天模型的人类偏好评估中表现显著提升。该模型采用Transformer架构,集成了SwiGLU激活、注意力QKV偏置等技术。模型经过大规模数据预训练和偏好优化,可通过transformers库轻松加载使用。

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。

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

GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理

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。

Qwen2-VL-72B-Instruct - 多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像识别多模态处理开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用

GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问

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。

Qwen1.5-14B-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-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型

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Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

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