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

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

AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

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。

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。

Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型支持128K上下文

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Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。

Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型

GithubHuggingfaceQwen1.5参数规模多语言支持开源项目模型语言模型转换器架构

Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型，具有8种模型规模，支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制，并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。

Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型，优化长文本生成

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持

Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程，节省70%的内存，支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时，提供易用的Google Colab工具，支持多语言和长文本处理，适用于生成长达8000字符的内容，并集成到Transformers库中，便于部署应用。

Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具

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Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。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，支持29种以上语言。通过采用YaRN技术，它能高效处理超长文本，为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。

Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升

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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。

Qwen2-0.5B - 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-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型

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Qwen2.5-Coder通过扩展训练数据集，提高了在代码生成、推理和修复方面的性能，支持最长128K标记的文本处理，适用于多种实际应用。

Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型

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

Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型，提供八种型号，支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升，且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线，建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务，包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。

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