Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4

多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

量化 Huggingface 模型 Github 开源项目性能 Qwen2-1.5B-Instruct 语言模型

Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

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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Qwen2.5是一款大语言模型，专注提升编码和数学能力，同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言，如中文和英语。具备更强的系统提示适应性，适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构，支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成，适合长文本处理及多语言应用。

Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持131K token超长文本处理

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Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异，超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本，可通过vLLM部署。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

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Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型，在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异，提供fp16及多种量化格式，兼容OpenAI API，并增强代码和数学推理功能。

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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Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型，拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度，在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能，支持29种以上语言，适用于多种自然语言处理任务。

Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型

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Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型，支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升，在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度，采用RoPE和SwiGLU等先进架构，提供高效的多语言自然语言处理能力。

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

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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。

Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B

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Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员，集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token，在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力，还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构，结合RoPE和SwiGLU等创新技术，该模型经过精心的预训练和后训练，为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。

Qwen2-7B-Instruct - 开源大语言模型支持13万token超长上下文处理

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Qwen2-7B-Instruct是一款开源大语言模型，支持处理131,072个token的超长上下文。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程和推理等多项基准测试中表现优异，性能超过多数开源模型，接近专有模型水平。基于改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和指令微调，Qwen2-7B-Instruct实现了卓越性能。模型提供简便的部署方式，尤其适合长文本处理任务。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

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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。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

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Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成，覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异，具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构，提供卓越的自然语言处理性能。

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