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-Agent LLM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

AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力

AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考

AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理，并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。

Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目性能提升模型语言模型

Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型，提供包括0.5B至72B的多种尺寸，以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度，并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器，适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用，无需依赖远程代码，是一种实用的文本生成工具。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型

GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型，通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理，具备代码智能体和数学推理功能，采用transformers架构并集成多项先进技术，为代码开发提供全面的辅助支持

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。

Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型，拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升，支持29种以上语言，能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异，并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构，结合RoPE、SwiGLU等技术，提供高效的自然语言处理能力。

Qwen-1_8B-Chat - 18亿参数规模的高性能大语言模型

GithubHuggingfaceQwen-1.8B-Chat低成本部署多语言大语言模型开源项目模型系统指令

Qwen-1.8B-Chat是阿里云开发的18亿参数规模大语言模型,支持8192上下文长度。该模型采用大规模高质量语料训练,在多项中英文评测中表现优异。其15万词表规模有利于多语言处理。模型支持低成本部署,并可通过系统指令实现多样化功能。Qwen-1.8B-Chat在同等规模模型中展现出较强的综合能力。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言支持与视觉语义分析增强

GithubHuggingfaceQwen2-VL多语言支持开源项目模型视觉理解视频理解跨设备集成

Qwen2-VL在多模态处理技术上取得进展，增强了多语言支持、图像和视频解析能力。在视觉理解测试中表现优异，可处理超过20分钟的视频，实现高质量问答和内容创作，并具备移动设备与机器人操作能力。多维位置嵌入提升了多模态处理效能，可识别多种语言文本，适用于复杂视觉场景。

Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版，作为一款基于Transformer的解码器语言模型，该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型，共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升，所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等，并优化了多语言和代码适配的分词器。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持

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。

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