模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF
模型介绍
Qwen2.5-Coder是面向代码的Qwen大型语言模型最新系列。该系列涵盖六种主流模型规格，分别为0.5亿、1.5亿、3亿、7亿、14亿和32亿参数，以满足不同开发者的需求。
主要能力
代码生成、代码推理和代码修复能力显著提升。基于强大的Qwen2.5基础模型，训练语料扩展至5.5万亿token，涵盖源代码、文本代码对齐数据及合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最优秀的开源代码大语言模型，其编码能力与GPT-4o相当。
该模型为Code Agents等实际应用提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了数学和通用能力方面的优势。支持最长128K token的长上下文。
技术规格
类型：因果语言模型
训练阶段：预训练与后训练
架构：使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV bias的Transformer
参数量：7.61B
非嵌入参数量：6.53B
层数：28
注意力头数量（GQA）：Q为28个，KV为4个
上下文长度：32,768 token
量化选项：q2_K、q3_K_M、q4_0、q4_K_M、q5_0、q5_K_M、q6_K、q8_0
运行要求
GPU内存需求及相应吞吐量数据见官方评估结果。
基本用法
建议克隆llama.cpp仓库并按官方指南安装。使用最新版本的llama.cpp。
获取模型文件：可手动下载所需的GGUF文件，或使用huggingface-cli工具下载。由于文件大小限制，大文件被分割为多个部分，各部分共享前缀并带有序号后缀。需下载所有分割文件。
合并文件：对于分割的文件，需使用llama-gguf-split工具进行合并。
运行方式：为实现类聊天机器人的交互体验，建议进入对话模式运行。
限制与许可证
相关内容请参阅官方博客、GitHub仓库、文档及Arxiv论文。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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