Qwen2-7B-Instruct-GGUF

广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

推理能力 Github Qwen2-7B-Instruct 开源项目多语言模型优化 Huggingface 预训练模型

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。

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

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

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。

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

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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。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型

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Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 多语言支持的大规模语言模型具备结构化数据处理能力

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Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF是一款多语言大规模语言模型，由Qwen团队开发。模型支持128k tokens长文本处理，经18T tokens训练，强化了结构化数据处理能力。支持中英法等29种以上语言。bartowski提供的GGUF量化版本基于llama.cpp，提高了模型部署效率。

Qwen2-57B-A14B-Instruct - 新一代指令优化语言模型Qwen2的潜力

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目模型模型评价长文本处理

Qwen2-57B-A14B-Instruct是Qwen2系列中采用指令优化的语言模型，包含57亿参数。作为Mixture-of-Experts模型之一，它在多个基准测试中超越了多数开源和私有模型，包括语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理能力。此模型支持处理长达65,536个tokens，适合解析长文本，依托先进的Transformer架构，并具备多语种适应能力的改进tokenizer。

Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型，拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言，能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色，同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构，整合了RoPE、SwiGLU等技术，提供了强大的自然语言处理功能。

Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型，拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升，支持29种以上语言，能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异，并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构，结合RoPE、SwiGLU等技术，提供高效的自然语言处理能力。

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。

Qwen2.5-72B-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

GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型

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。

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

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

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。

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