Transformers

Llama-lynx-70b-4bitAWQ是一个由Hugging Face托管的70亿参数的文本生成模型，使用了4-bit精度和AWQ技术。该模型在自然语言处理领域具有重要性，特别是在需要处理大量数据和复杂任务时。它的优势在于能够生成高质量的文本，同时保持较低的计算成本。产品背景信息显示，该模型与'transformers'和'safetensors'库兼容，适用于文本生成任务。

Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型，包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型，其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于部署在小型或资源受限的设备上；2) 7.8B模型，与前代模型大小匹配但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还保持了在数学和一般能力上的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUF是一个基于Llama模型的量化版本，专为对话和幻觉检测设计。该模型使用了GGUF格式，拥有8.03亿参数，属于大型语言模型。它的重要性在于能够提供高质量的对话生成和幻觉检测能力，同时保持模型的高效运行。该模型是基于Transformers库和GGUF技术构建的，适用于需要高性能对话系统和内容生成的应用场景。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强，以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构，集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型，如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能，包括图像和视频理解、多语言理解等。

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ是由LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并且在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与近期发布的类似大小模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型在部署到小型或资源受限设备上进行了优化，并且采用了AWQ量化技术，实现了4位群组权重量化（W4A16g128）。

Qwen2.5-Coder-32B是基于Qwen2.5的代码生成模型，拥有32亿参数，是目前开源代码语言模型中参数最多的模型之一。它在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，能够处理长达128K tokens的长文本，适用于代码代理等实际应用场景。该模型在数学和通用能力上也保持了优势，支持长文本处理，是开发者在进行代码开发时的强大助手。

Qwen2.5-Coder 是针对代码生成的模型，在代码生成等方面显著提升，参数规模多样，支持量化。免费，面向开发者提高效率和质量。

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。

EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的一般领域中保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括：1) 2.4B模型，优化用于小型或资源受限设备的部署；2) 7.8B模型，与前代模型大小相匹配，但提供改进的性能；3) 32B模型，提供强大的性能。

QwQ-32B-Preview是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型，旨在提高人工智能的推理能力。该模型展示了有前景的分析能力，但也存在一些重要的限制。模型在数学和编程方面表现出色，但在常识推理和细微语言理解方面还有提升空间。该模型使用了transformers架构，具有32.5B个参数，64层，以及40个注意力头（GQA）。产品背景信息显示，QwQ-32B-Preview是基于Qwen2.5-32B模型的进一步开发，具有更深层次的语言理解和生成能力。

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct是LG AI Research开发的一系列双语（英语和韩语）指令调优的生成模型，参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能，同时在与最近发布的类似大小模型相比的通用领域中保持竞争力。该模型特别适合需要处理长文本和多语言需求的场景，如自动翻译、文本摘要、对话系统等。

Qwen2.5-Coder-14B是Qwen系列中专注于代码的大型语言模型，覆盖了0.5到32亿参数的不同模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，它还为现实世界应用如代码代理提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。支持长达128K令牌的长上下文。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一款代码特定大型语言模型，覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸，以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升，基于强大的Qwen2.5，训练令牌扩展到5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此外，该模型还支持长达128K令牌的长上下文，并为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码LLM中的佼佼者，编码能力媲美GPT-4o。此外，Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力，为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。

InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护，并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色，特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型，它为研究人员和开发者提供了强大的工具，以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型在训练中涵盖了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等，成为当前开源代码语言模型的最新技术。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配，还在数学和一般能力上保持了优势。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型是经过GPTQ量化的4位指令调整模型，具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力，通过扩展训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM，其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为AWQ量化的4位指令调整0.5B参数版本，具有因果语言模型、预训练和后训练、transformers架构等特点。

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相匹配。此外，Qwen2.5-Coder还为真实世界应用提供了更全面的基础，如代码代理，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

模型描述 Vision Transformer...