#多语言支持

Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF是一个支持52种编程语言的AI助手模型，具有128k的上下文长度。作为首个在LiveCodeBench上达到20%通过率的10B以下参数模型，它专门针对编程对话进行了优化。该模型由01-ai开发，bartowski提供基于llama.cpp的GGUF量化版本。用户可以在LM Studio中使用ChatML预设与模型进行交互，获取编程问题的解答。

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。

Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。

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作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。

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。

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。

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-VL在多模态处理技术上取得进展，增强了多语言支持、图像和视频解析能力。在视觉理解测试中表现优异，可处理超过20分钟的视频，实现高质量问答和内容创作，并具备移动设备与机器人操作能力。多维位置嵌入提升了多模态处理效能，可识别多种语言文本，适用于复杂视觉场景。

Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具，支持29种语言，显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数，采用变压器架构，支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型，降低内存占用，提高处理速度，从而为开发者提供创新和优化的性能支持。

Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程，节省70%的内存，支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时，提供易用的Google Colab工具，支持多语言和长文本处理，适用于生成长达8000字符的内容，并集成到Transformers库中，便于部署应用。

Qwen1.5是Qwen2的测试版本，显著提高了聊天模型的人类偏好性能和多语言支持，并能处理32K上下文长度。其基于Transformer架构，采用了SwiGLU激活函数及多种注意力机制，并改进了分词器以增强多语言和代码适应性。通过数据预训练与后期优化，该模型在对话系统中的表现尤为突出。

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

Qwen1.5是基于Transformer的语言模型，在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模，表现出色的人类偏好能力，所有模型都稳定支持32K上下文长度，无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式，并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。

Qwen2.5系列包括多种尺寸和优化功能，提升编程与数学能力，支持29种语言，并具备长上下文处理能力。利用Google Colab上的免费notebook，可实现模型微调的速度提升和内存使用优化。Qwen2.5-1.5B-Instruct强化了指令响应、长文本生成、多语言处理及结构化数据处理能力。

Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型，具有8种模型规模，支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制，并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。

Qwen2.5是最新的大型语言模型，拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力，改进的指令遵循和长文本生成能力，及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本，采用GPTQ 4-bit量化，适用于多种文本生成应用。

GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 开发的先进预训练模型，具备网页浏览、代码执行和长文本推理等功能，支持 26 种语言，适用于需要大规模上下文处理的应用场景。最新更新提升了处理能力，支持长达 1M 上下文长度。