zephyr-7B-beta-AWQ

基于Mistral模型优化的高性能7B开源对话模型，支持AWQ量化部署

Zephyr 7B Beta 大语言模型性能评估 Huggingface Github 开源项目模型 AI模型微调

Zephyr-7B-beta是基于Mistral-7B-v0.1模型的开源对话助手，采用DPO技术训练，在多项基准测试中表现优异。模型支持AWQ 4-bit量化，文件大小仅4.15GB，可通过多种框架高效部署。该项目使用MIT许可证，主要支持英语，适合研究和教育用途。

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。

Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平

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Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略，在 MT Bench 测试中获得 8.09 分，性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能，显示了其作为开源模型的巨大潜力。

falcon-7b-instruct-sharded - Falcon-7B-Instruct用于低内存环境的优化AI模型

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Falcon-7B-Instruct是一款专为低内存环境如Colab和Kaggle优化的7B参数模型，支持英语和法语。基于Falcon-7B，该模型经过微调以处理对话和指令数据集，提供高效的推理性能并结合FlashAttention与多查询机制。可通过Huggingface平台获取用于文本生成等应用，达到高性能与低资源消耗的平衡。

Mistral-7B-OpenOrca-AWQ - 高效4比特量化，实现多用户并发推理

AWQGithubHuggingfaceMistral 7BOpenOrca并行推理开源项目模型量化

项目提供OpenOrca的Mistral 7B模型的AWQ版本。AWQ是一种4比特的低比特量化方法，在Transformers推理中更快速，与GPTQ相比具有效率优势。AWQ支持在多用户环境中实现高效的并发推理，有助于使用更小的GPU进行部署，减少整体成本，尽管总体吞吐量仍略低于未量化模型。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

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。

zephyr-sft-bnb-4bit - 通过Unsloth技术快速优化Mistral等模型的内存使用

GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调性能优化模型节省内存

该项目使用Unsloth技术实现了Mistral、Gemma和Llama等模型的快速微调，显著降低内存使用率。用户可以通过简单的操作获得优化后的模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face。此方法特别适用于内存要求高的模型，并免费提供初学者友好的工具。

Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型对话系统开源项目模型

Llama-2-7B-Chat-GPTQ是Meta发布的Llama 2对话模型的量化版本。该模型针对对话场景进行了优化,在多项基准测试中表现出色。它提供多种量化参数选项,可适应不同硬件环境。这个开源模型在性能上可与部分闭源商业模型相媲美,为开发者提供了强大的对话AI解决方案。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ - Mistral 7B指令模型的4位量化优化版本

GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3是一个经过GPTQ 4位量化的语言模型。基于Mistral-7B-v0.3开发，集成了32768词汇量、v3分词器和函数调用功能。模型可用于创意写作等任务，但由于缺少内容审核机制，在应用环境选择上需要谨慎评估。

MIstral-QUantized-70b_Miqu-1-70b-iMat.GGUF - 优质法语对话能力的70B模型，适用于大容量VRAM

GithubHuggingfaceMiqu 1 70bMistral AI上下文大小开源项目模型法语量化

Miqu 1 70b是Mistral Medium Alpha的一个模型，由Mistral AI公司开发，适合法语使用者。该模型在法语对话中表现出色，智能性能与精调的Llama 2 70b相当，并倾向于避免过拟合。Miqu提供多种量化格式，Q4_K_S和Q3_K_M在48GB和36GB VRAM上支持完全卸载，满足大容量VRAM用户需求。虽然Miqu与CodeLlama 70b有相同的100万theta值，但在实验中证明其最大上下文能力为32k，相较于4k更具优势，并提供较低的周转率。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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