Qwen2-Audio-7B

多模态音频语言模型支持语音交互和内容分析

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Qwen2-Audio-7B是一个创新的音频语言模型，具备处理多种音频输入的能力。该模型提供语音聊天和音频分析两种交互模式，支持自由语音对话及音频文本混合分析。模型发布了预训练和对话两个版本，为音频理解和处理领域带来了新的可能性。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

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Qwen2-VL模型具备多种新特性，包括对图像及长视频的高性能理解能力，以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理，并在性能基准测试中，展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。

Qwen1.5-32B-Chat - 支持多语言的人类交互优化模型

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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。

Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型

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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。

Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解

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Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型，在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像，理解超过20分钟的长视频，并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术，该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型，可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。

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。

Qwen2.5-1.5B-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-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

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本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目模型语言模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版，提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性，并通过大规模数据预训练和偏好优化，大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸，包括最大110B和MoE架构的14B模型，基于Transformer技术，使用SwiGLU激活和组查询注意，提供强大的文本生成与灵活定制功能。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性

GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型

Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型，参数规模从0.5亿到72亿，具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力，可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行，并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项，适应不同需求与应用场景。

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。

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