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

Qwen2.5-0.5B-Instruct-q4f16_1-MLC - 支持跨平台部署的轻量级对话系统

GithubHuggingfaceMLC-LLMQwen2.5REST服务开源项目模型模型量化聊天机器人

Qwen2.5-0.5B-Instruct-q4f16_1-MLC是Qwen2.5-0.5B-Instruct模型的MLC格式版本，专为MLC-LLM和WebLLM项目设计。这个轻量级指令对话模型支持命令行、REST服务器和Python API多种部署方式。通过q4f16_1量化技术，模型在保持性能的同时显著减小体积，适合资源受限环境。它可轻松集成到各类应用中，高效执行自然语言处理任务。

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

CodeQwen1.5GithubHuggingface代码生成开源项目文本到SQL模型编程语言长文本理解

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。

uform-gen2-qwen-500m - 小型多模态模型实现图像描述和视觉问答

GithubHuggingfaceUForm图像理解图像生成多模态AI开源项目模型视觉问答

UForm-Gen2-Qwen-500m是一款小型视觉语言模型，专注于图像描述和视觉问答。模型结合了ViT-H/14和Qwen1.5-0.5B-Chat，通过预训练和微调提升性能。支持图像描述、问答和多模态聊天功能，在多项基准测试中表现良好，适用于计算资源有限的场景。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉

LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型，通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型，它展现出强大的视频理解和跨场景能力，实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成，为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。

LLaVA-Video-7B-Qwen2 - 基于Qwen2的多模态视频理解与交互模型

GithubHuggingfaceLLaVA-VideoQwen2人工智能多模态模型开源项目模型视频指令微调

LLaVA-Video-7B-Qwen2是基于Qwen2语言模型的7B参数多模态模型，专注于视频理解和交互。该模型支持处理最多64帧的视频，可进行图像、多图像和视频的交互。经LLaVA-Video-178K和LLaVA-OneVision数据集训练，具备32K tokens的上下文窗口。在ActNet-QA、EgoSchema和MLVU等多个视频理解基准测试中表现出色。模型提供了简便的代码，方便研究人员生成视频描述和回答相关问题。

Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化

Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力，支持长上下文的多语言处理，覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型，支持预训练和后训练，非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强，能有效应对多样化的系统提示，尤其在生成结构化输出（如JSON）方面表现突出。模型具备0.49B参数，24层结构，支持多种量化方法。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

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

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解

LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型，它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务，支持多图像和多提示生成，适用于广泛的视觉理解应用。

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