Qwen1.5-72B-Chat

支持多语言的720亿参数开源语言模型

大语言模型开源项目自然语言处理 Qwen1.5 模型人工智能 Huggingface 多语言支持 Github

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。

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Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能

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Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用

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Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

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Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

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

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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。

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Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度

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Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异，采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调，可通过Python快速部署使用。

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。

Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型，专注于提升编码、数学能力与多语种支持

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Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

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Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

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Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型，通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍，训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术，以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。

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