Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2-GGUF

基于Qwen2.5的无道德限制大语言模型

GGUF Huggingface 人工智能模型微调开源项目模型 Qwen2.5-32B Github 大语言模型

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。

Qwen2.5-7B-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

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化

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。

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持

Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力，尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言，擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化，能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力，拓展了角色模拟应用场景。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持

Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力，改善结构化数据处理

GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型

Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步，支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化，提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景，如代码生成和数据管理，通过改进训练架构提升性能和内存效率。

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。

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

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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。

Qwen2.5-3B-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。

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。

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。

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