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Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF

中英文无删减指令模型的最新静态量化版本,适合多语言支持

该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件,支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型,包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能,尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。

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。
Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合,支持多种精度和高效推理
GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化
本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本,文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术,涵盖Q8至Q2多个精度级别,包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本,支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。
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。
Qwen2-1.5B-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。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化
Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的GGUF量化版本集合,文件大小从2.78GB到15GB不等。采用K-quant和I-quant量化技术,适配主流GPU平台。Q6_K和Q5_K系列在模型性能和资源占用上取得较好平衡,可通过LM Studio实现便捷部署。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化
本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术,包括K-quants和I-quants两种量化方案,并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能,适用于多种部署场景。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen人工智能开源项目模型语言模型量化模型
本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件,包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台,如llama.cpp和LM Studio,便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择,可适应不同性能和资源需求。
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。
Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2-GGUF - 基于Qwen2.5的无道德限制大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该项目是Qwen2.5-32B-Instruct模型的优化版本,通过特定技术移除了模型的道德限制和约束性回应,实现了更开放的对话能力。项目采用轻量级格式,便于灵活部署和实际应用。
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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