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。

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化

Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本，通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互，具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异，同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模，适合在资源受限环境中运行

Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - 全面汇总32B大语言模型量化版本多设备支持

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B-Instruct大语言模型开源项目推理优化模型量化

本项目提供Qwen2.5-32B-Instruct模型的多种量化版本,精度从f16到IQ2_XXS,文件大小9GB至65GB不等。量化模型适用于CPU、GPU等设备,可根据硬件配置选择。项目包含详细的模型选择指南和下载说明,便于用户使用这个32B参数的大语言模型。特别推荐Q6_K、Q5_K和Q4_K系列,以及新型IQ系列量化版本。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理

Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出

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处理

Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型，参数量为325亿。该模型支持29种以上语言，擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构，支持131,072个token的上下文长度，可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色，并能处理表格等结构化数据。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 多语言支持的大规模语言模型具备结构化数据处理能力

GithubHuggingfaceLM StudioQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化模型

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF是一款多语言大规模语言模型，由Qwen团队开发。模型支持128k tokens长文本处理，经18T tokens训练，强化了结构化数据处理能力。支持中英法等29种以上语言。bartowski提供的GGUF量化版本基于llama.cpp，提高了模型部署效率。

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5系列4位量化模型支持长文本处理和多语言功能

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4是Qwen2.5系列的4位量化指令微调模型，拥有76亿参数。该模型支持131,072个token的上下文长度和8192个token的生成长度，在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升。它还改进了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解等功能，支持29种以上语言，适用于多种自然语言处理任务。

Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持

Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力，支持128K令牌的长文本上下文，并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持，包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。

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。

Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化

此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本，涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列，适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景，并提供选择指南和下载方法，方便用户根据设备性能选择合适版本。

Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具

GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，支持29种以上语言。通过采用YaRN技术，它能高效处理超长文本，为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。

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