huihui-ai_-_Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2-gguf

Qwen2.5-14B模型无审查量化版本集合

Qwen2.5-14B 大语言模型模型部署权重文件模型 Github 量化模型 Huggingface 开源项目

这是一个基于Qwen2.5-14B-Instruct模型的GGUF量化版本集合。模型采用abliteration技术移除了安全过滤限制，并提供从5.37GB到14.62GB的多种量化版本，包括Q2_K、IQ3、Q4等系列。项目基于Apache-2.0许可证开源，支持通过transformers库加载使用。

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介绍相关项目

qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南

GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型

该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持

Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展，尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文，同时更能适应多样化的系统提示，为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型，旨在提供接近真实对话的交互体验。

Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性

ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化

项目采用llama.cpp的最新量化方案对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行优化，提供灵活的量化格式以匹配各类硬件环境。更新的上下文长度管理与先进的分词器，无论选择传统的Q-K量化还是新兴的I-quant，各种档次的文件都能帮助设备实现性能与速度的平衡。尤其是对ARM架构的专门优化，即便在低RAM环境下，用户也能凭借有限的资源获得可行的使用体验。

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

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型

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。

Qwen2.5-72B-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

GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型

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。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性

GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型

Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型，参数规模从0.5亿到72亿，具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力，可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行，并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项，适应不同需求与应用场景。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现

GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型

这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目，提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间，通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档，方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型，在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异，提供fp16及多种量化格式，兼容OpenAI API，并增强代码和数学推理功能。

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

GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持

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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