Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4

Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理

Huggingface Qwen2.5-Coder 长上下文支持量化开源项目代码生成模型 Hugging Face Github

Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用，显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度，采用GPTQ 4位量化，并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构，具备RoPE和SwiGLU等技术，优化代码生成和处理过程。

文档

Qwen1.5-MoE-A2.7B - 提高模型生成速度与资源效率的Transformer架构MoE语言模型

GithubHuggingfaceMixture of ExpertsQwen1.5-MoE-A2.7Btransformers开源项目文字生成模型语言模型

Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型，通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍，训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术，以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。

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。

Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

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。

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

GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型

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。

Qwen2-72B-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。

Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型，具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩，展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构，为进一步微调和应用奠定了基础。

Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力

GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化

项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化，支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样，适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件，以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性，适宜不同计算资源的使用者，为其提供多样选择。

Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言，在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构，具备40个Q注意力头和8个KV注意力头，在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色，为后续微调和应用开发奠定了基础。

CodeQwen1.5-7B-Chat - 专注代码生成的大规模语言模型支持多种编程语言

CodeQwen1.5GithubHuggingface代码生成开源项目文本到SQL模型编程语言长文本理解

CodeQwen1.5-7B-Chat是一个专注于代码生成的大规模语言模型。该模型支持92种编程语言，具备64K tokens的长上下文理解能力。在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异。模型采用组查询注意力机制提升推理效率，可通过Hugging Face平台便捷使用。

Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型

Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

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