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

自然语言处理开源项目模型 Github 多语言支持 Huggingface 指令遵循 Qwen2.5 长上下文支持

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。

文档

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

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Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度

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Qwen1.5是Qwen2的预览版，基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本，涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品，Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上，该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法，同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。

Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估

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Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构，包含多种参数尺寸，加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型，展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力，支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议，为语言技术应用提供支持。

Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型支持32K上下文长度

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Qwen1.5作为Qwen2的预览版，是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本，支持长文本理解，具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构，并针对自然语言和代码处理进行了优化。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型，支持多语言、长文本理解与结构化输出

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Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，参数量为3B。该模型支持29种语言，具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文，生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构，整合了RoPE和SwiGLU等技术，并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力，适用于多样化的系统提示词场景。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

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Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成，覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异，具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构，提供卓越的自然语言处理性能。

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。

Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

GithubHuggingfaceQwen2-1.5B-Instruct开源项目性能模型语言模型量化

Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型具备超长文本理解能力

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Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型，具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出，支持中英法德等29种语言处理，并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化，在结构化数据理解和指令执行方面表现优异，可作为各类下游AI任务的基础模型使用。

Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力

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Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型，在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练，支持128K上下文窗口，适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构，拥有76亿参数和28层注意力层，支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力，还保持了数学和通用能力的优势，为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。

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