Qwen2.5-7B-bnb-4bit

采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用

大语言模型 Qwen2.5 开源项目 Unsloth 模型模型微调 Huggingface 深度学习 Github

基于Qwen2.5-7B的量化优化版本，通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数，具备128K上下文长度和29种语言处理能力，支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署，可用于后续的模型微调与定制开发。

文档

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 大语言模型多种量化版本集合适配不同硬件配置

GithubHuggingfaceQwen2.5-72Bllama.cpp人工智能模型内存优化开源项目模型模型量化

该项目提供了Qwen2.5-72B-Instruct模型的18种量化版本，文件大小范围为23GB至77GB。使用llama.cpp的最新量化技术，包括K-quants和I-quants系列。所有版本均经imatrix优化，并更新了上下文长度设置和分词器。项目还提供了详细的性能对比和设备兼容性指南，方便用户根据自身硬件配置选择合适版本。这些模型特别适合在LM Studio等推理引擎上运行。

Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力

GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型，支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色，并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言，为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型，Qwen2.5-3B不建议直接用于对话，但可进行指令微调等后续训练。

Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能

GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现，不仅超越了大多数开源模型，还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构，引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术，并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。

Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本生成

Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员，集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token，在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力，还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构，结合RoPE和SwiGLU等创新技术，该模型经过精心的预训练和后训练，为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成

Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言，在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构，具备40个Q注意力头和8个KV注意力头，在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色，为后续微调和应用开发奠定了基础。

Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文

GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型

Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型，作为Qwen2的beta版本，在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择，支持多语言处理，并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品，Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升，为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。

Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型支持多种量化等级

GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型

Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本，从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构，使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力，支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调，可通过llama.cpp部署，支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀，为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。

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。

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