Qwen2.5-Math-72B-Instruct

专注于中英文数学问题的高级语言模型

模型 Github 开源项目 Huggingface Chain-of-Thought Qwen2.5-Math Tool-integrated Reasoning 自然语言处理数学语言模型

Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链（CoT）和工具集成推理（TIR）技术，能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中，模型达到了87.8的高分，展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分，这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。

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Qwen2.5-Math-7B-Instruct - 强大的数学问题求解模型支持中英双语CoT和TIR推理

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Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法，可解决中英文数学问题。相较于前代模型，它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理，在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本，该模型适用于数学问题解答场景。

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct - 阿里巴巴数学大语言模型支持中英双语计算推理

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Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大语言模型，能同时处理中文和英文数学题目。模型集成了思维链推理和工具辅助计算功能，在MATH基准测试中取得79.7分的成绩。基于Hugging Face框架开发，方便开发者快速部署和应用到教育等实际场景中。

Qwen2-Math-7B-Instruct - 专注数学推理的大型语言模型

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Qwen2-Math-7B-Instruct是一款专注于数学和算术问题推理的大型语言模型。它在处理复杂多步逻辑推理方面表现优异，性能超越多数开源及部分闭源模型。该模型基于Qwen2系列开发，目前主要支持英语输入。研究人员和开发者可借助此模型解决高级数学问题，为数学和科学研究领域提供有力支持。

Qwen2-Math-1.5B-Instruct - Qwen2系列专业数学推理大模型

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Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异，性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话，可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具，它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。

Qwen2.5-Math-7B - 中英数学推理与计算模型的高级版本

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Qwen2.5-Math 系列旨在增强数学模型的推理与计算能力，特别是在中英双语环境中，通过链式思维和工具整合推理来提高数学问题的解决能力。此版本相比之前有显著性能提升，尤其在指令微调模型中表现突出，具备执行复杂数学任务的能力。Qwen2.5-Math-7B 使用 Transformers 库构建，是微调和聊天任务的优秀基础。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit - Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力

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该系列在Qwen2的基础上整合链式思维（CoT）与工具集成推理（TIR），增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型，性能较前代版提升显著，特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理，配备丰富的交互式Notebook示例，便于用户快速上手。

Qwen2.5-Math-1.5B - 通过Qwen2.5-Math实现中英数解题能力的增强

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Qwen2.5-Math继Qwen2-Math系列后，凭借CoT和TIR技术，显著提升中英数解题精准度，提供基础及优化版本，专攻数学问题。相比前代，Qwen2.5-Math在应对复杂数学计算如特征值计算中表现优异，不适用于其他任务。

Qwen2-Math - 优化数学推理的专业语言模型系列

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Qwen2-Math是基于Qwen2大语言模型开发的专业数学语言模型系列。该项目提供多种规模的指令模型和基础模型，支持多语言，并在数学推理和解题能力方面表现优异。在多个数学基准测试中，Qwen2-Math展现出优于其他开源和闭源模型的性能。这些模型专注于解决需要复杂多步逻辑推理的数学问题，为科研社区提供有力支持。

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

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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。

Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型，专注于提升编码、数学能力与多语种支持

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Qwen2.5是一款大语言模型，专注提升编码和数学能力，同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言，如中文和英语。具备更强的系统提示适应性，适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构，支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成，适合长文本处理及多语言应用。

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