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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

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。

Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型,拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言,能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色,同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构,整合了RoPE、SwiGLU等技术,提供了强大的自然语言处理功能。
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。
Qwen2.5-32B-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。
Qwen2.5-7B-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。
Qwen2.5-72B-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。
Qwen2.5-32B-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-GGUF - 新一代多语言模型,提升指令理解与长文本处理
GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型,增强编码和数学性能,支持29种语言,提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示,使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术,提供流畅对话体验。
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。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本生成
Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员,集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token,在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力,还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构,结合RoPE和SwiGLU等创新技术,该模型经过精心的预训练和后训练,为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。
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