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-2B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2-VL推动多模态与自动化的跨语言视觉处理进步

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目机器人人工智能模型视频理解

Qwen2-VL具备先进的多模态处理能力，支持高分辨率图像和长时视频理解，适用于视频问答及自动化设备控制。支持包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语等多语言文本理解。更新的分辨率处理和位置嵌入技术提升了视觉感知性能。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

llava-onevision-qwen2-7b-ov - 基于Qwen2的多模态模型支持图像和视频理解

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像识别多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-OneVision-qwen2-7b-ov是基于Qwen2开发的多模态模型,具备32K标记上下文窗口。该模型通过LLaVA-OneVision数据集训练,可理解图像、多图和视频内容。在AI2D、ChartQA、DocVQA等多个多模态基准测试中表现优异,支持英语和中文,适用于多种多模态应用场景。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言支持与视觉语义分析增强

GithubHuggingfaceQwen2-VL多语言支持开源项目模型视觉理解视频理解跨设备集成

Qwen2-VL在多模态处理技术上取得进展，增强了多语言支持、图像和视频解析能力。在视觉理解测试中表现优异，可处理超过20分钟的视频，实现高质量问答和内容创作，并具备移动设备与机器人操作能力。多维位置嵌入提升了多模态处理效能，可识别多种语言文本，适用于复杂视觉场景。

Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成

Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具，支持29种语言，显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数，采用变压器架构，支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型，降低内存占用，提高处理速度，从而为开发者提供创新和优化的性能支持。

Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型

GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型

Qwen1.5是基于Transformer的语言模型，在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模，表现出色的人类偏好能力，所有模型都稳定支持32K上下文长度，无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式，并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。

Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Qwen1.5-0.5B-Chat - 轻量级多语言AI聊天模型支持32K长文本处理

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目模型自然语言处理语言模型

Qwen1.5-0.5B-Chat是通义千问系列推出的轻量级多语言AI聊天模型。该模型采用优化的Transformer架构，支持32K长文本处理，具备强大的多语言和代码理解能力。作为Qwen2的测试版，它无需依赖trust_remote_code，为开发者提供了便捷的自然语言处理解决方案。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov - 支持多模态输入的视觉语言AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。

Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目性能提升模型语言模型

Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型，提供包括0.5B至72B的多种尺寸，以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度，并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器，适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用，无需依赖远程代码，是一种实用的文本生成工具。

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