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Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF

开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理

Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性
GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型
Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型,参数规模从0.5亿到72亿,具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力,可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行,并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项,适应不同需求与应用场景。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5是最新的大型语言模型,拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力,改进的指令遵循和长文本生成能力,及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本,采用GPTQ 4-bit量化,适用于多种文本生成应用。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本,通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互,具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异,同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模,适合在资源受限环境中运行
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
Qwen2.5-7B - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5代码能力多语言支持大语言模型开源项目模型长文本处理
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。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于Qwen2.5的7B参数代码专用模型支持超长文本输入与代码生成
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF是一款开源的代码专用大语言模型,通过5.5万亿token的训练提升了代码生成和推理能力。模型采用transformers架构,参数规模为7.61B,具备32K-128K的长文本处理能力。该模型在保持通用能力的同时优化了编程相关任务,支持GGUF格式并可通过llama.cpp部署,适用于代码智能体等实际应用场景。
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
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持
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。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
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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