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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Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力

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Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型，支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色，并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言，为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型，Qwen2.5-3B不建议直接用于对话，但可进行指令微调等后续训练。

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

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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-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理

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Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。

Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型

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Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型，在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构，通过大规模预训练和偏好优化，在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署，适用于多种AI应用场景，能够高效处理复杂的语言任务。

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。

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

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型

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。

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型

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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。

Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度

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Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异，采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调，可通过Python快速部署使用。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型

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Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。

deepseek-math-7b-instruct - 深度数学推理的开源解决方案

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DeepSeekMath作为开源项目，利用最先进的transformers技术支持在数学问题中实现链式思维推理。其模型通过商用许可提供，帮助在积分和微分等领域提高计算效率和准确性，并提供详细的使用指南和技术支持。

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