模型介绍
中文整理Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4
模型类型
因果语言模型
训练阶段：预训练和后训练
主要能力
显著提升的知识水平，编程和数学能力大幅增强
指令跟随能力显著提升
支持生成长文本（超过8K tokens）
支持理解结构化数据（如表格）
支持生成结构化输出（尤其是JSON格式）
对系统提示的多样性更具韧性，便于实现角色扮演和聊天机器人的条件设置
长上下文支持最高128K tokens
可生成最多8K tokens
支持超过29种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等
输入输出
输入：文本提示
输出：文本生成
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face Transformers
参数规模
总参数：14.7B
非嵌入参数：13.1B
层数：48
注意力头数量：40个Q头，8个KV头（采用分组查询注意力）
上下文长度：输入131072 tokens，生成8192 tokens
量化方式：GPTQ 4-bit
架构：使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和注意力QKV偏置
基本用法
请参考Hugging Face Transformers官方文档获取详细使用说明
许可证
请参阅项目官方文档了解许可证信息
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。
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使用前须知
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