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Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4

提升多语言处理能力，支持超长文本输入

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Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

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Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
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Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力
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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。
Qwen2-VL-72B-Instruct - 多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互
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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。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
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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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Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。
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