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

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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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Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文

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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。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互

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Qwen2-0.5B - 阿里巴巴推出的高性能开源大语言模型

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Qwen2-0.5B是阿里巴巴发布的新一代大语言模型系列中的0.5B参数版本。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现优异，性能超越大多数开源模型。Qwen2-0.5B采用改进的Transformer架构，包括SwiGLU激活、注意力QKV偏置和分组查询注意力等技术。作为基础语言模型，Qwen2-0.5B可用于进一步的训练和优化，为开发者和研究人员提供了强大的语言处理基础。

Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型

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Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，显著增强了知识储备、编码和数学能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型，为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。

uform-gen2-qwen-500m - 小型多模态模型实现图像描述和视觉问答

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UForm-Gen2-Qwen-500m是一款小型视觉语言模型，专注于图像描述和视觉问答。模型结合了ViT-H/14和Qwen1.5-0.5B-Chat，通过预训练和微调提升性能。支持图像描述、问答和多模态聊天功能，在多项基准测试中表现良好，适用于计算资源有限的场景。

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

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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。

Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型

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Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型，在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构，通过大规模预训练和偏好优化，在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署，适用于多种AI应用场景，能够高效处理复杂的语言任务。

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

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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。

Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型

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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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