Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ

AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

Qwen2.5-Coder 人工智能代码生成 Github 模型开源项目大语言模型 AWQ量化 Huggingface

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。

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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。

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理

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Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力，增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌，提供因果语言模型架构，适合多领域应用。支持29种语言，包括中文、英语和法语，为开发者提供多样化的功能。

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。

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

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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-Coder-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-Coder致力于提升代码生成及修复

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Qwen2.5-Coder通过5.5万亿训练标记和128K长上下文支持，提升代码生成、推理和修复的能力，适用于代码代理等实际应用。模型采用先进的transformers架构，实现对数学及一般能力的增强，满足广泛应用需求。

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

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习

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。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型

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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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型

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Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力，支持包括中文在内的29种语言，能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升，有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

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。

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。

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