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

机器人人工智能视频理解 Qwen2-VL 开源项目模型多模态 Huggingface 多语言支持 Github

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。

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介绍相关项目

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型，拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度，在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能，支持29种以上语言，适用于多种自然语言处理任务。

Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型

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Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型，专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构，并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术，增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型，在多项基准测试中表现出众，是处理复杂自然语言任务的理想选择，并在推理效率上较前代模型有显著提升。

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。

Qwen2.5-0.5B-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。

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

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。

InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解

GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型，结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异，能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出，部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练，该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。

llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型

此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

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

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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。

Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力，改善结构化数据处理

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型

Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步，支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化，提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景，如代码生成和数据管理，通过改进训练架构提升性能和内存效率。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。

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