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。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习

Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分，采用transformers架构，拥有7.61B参数。该模型支持29种语言，可处理128K文本上下文，并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代，模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理

Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

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

gte-Qwen2-1.5B-instruct - 先进语言模型在MTEB多任务评估中的优异成绩

GithubHuggingfaceMTEBQwen2句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

gte-Qwen2-1.5B-instruct模型在多任务基准测试(MTEB)中展现出优秀性能。该模型在分类、检索、聚类等NLP任务上表现突出,涵盖情感分析、句子相似度计算和问答等领域。在准确率、F1分数和MAP等关键指标上,gte-Qwen2-1.5B-instruct均取得了良好成绩,体现了其处理多样化语言任务的能力。

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

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型

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。

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。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持

Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展，尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文，同时更能适应多样化的系统提示，为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型，旨在提供接近真实对话的交互体验。

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型

Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持

Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力，尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言，擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化，能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力，拓展了角色模拟应用场景。

Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型

Qwen1.5作为Qwen2的预览版，是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本，支持长文本理解，具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构，并针对自然语言和代码处理进行了优化。

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