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Qwen-Agent

基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理

Qwen-AgentLLM应用代理框架工具使用自定义助手Github开源项目

Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能，包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发，提供原子级和高级组件，能处理超长文档问答，并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手，实现复杂的人工智能应用。

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介绍相关项目
Qwen1.5-14B-Chat - Qwen1.5系列多语言大规模语言模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持大语言模型开源项目模型聊天模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,包含多种规格的大规模语言模型。该系列支持多语言处理,所有规格均可稳定支持32K上下文长度。相比前代模型,Qwen1.5在聊天模型的人类偏好评估中表现显著提升。该模型采用Transformer架构,集成了SwiGLU激活、注意力QKV偏置等技术。模型经过大规模数据预训练和偏好优化,可通过transformers库轻松加载使用。
Qwen1.5-14B-Chat-AWQ - 高性能AWQ量化技术多语言模型 完美支持32K长上下文
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Qwen2-0.5B是阿里巴巴发布的新一代大语言模型系列中的0.5B参数版本。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现优异，性能超越大多数开源模型。Qwen2-0.5B采用改进的Transformer架构，包括SwiGLU激活、注意力QKV偏置和分组查询注意力等技术。作为基础语言模型，Qwen2-0.5B可用于进一步的训练和优化，为开发者和研究人员提供了强大的语言处理基础。
Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型 支持32K上下文长度
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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。
Qwen2-1.5B - 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。
Test-Agent - 智能测试助理助力软件质量提升
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Test-Agent是一个开源的智能测试助理项目，融合大模型与质量工程技术。它提供多语言测试用例生成和Assert补全功能，支持Java、Python和JavaScript。项目开源的TestGPT-7B模型在用例执行通过率和场景覆盖方面表现优异。Test-Agent支持本地部署，保障数据安全。未来将持续迭代，扩展更多测试应用场景和模型规模。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力，改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步，支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化，提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景，如代码生成和数据管理，通过改进训练架构提升性能和内存效率。
XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理
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XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理，旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段，团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点，通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作，实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。
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Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型，具有8种模型规模，支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制，并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。
Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型
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Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。
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