模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 模型卡片
模型类型
因果语言模型
训练阶段
预训练和后训练
架构
使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置的transformers架构
参数规模
总参数：7.61B
非嵌入参数：6.53B
层数：28
注意力头数量：28个Q头，4个KV头
量化方式
GPTQ 8位量化
主要能力
显著提升的知识水平，编程和数学能力大幅改进
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，特别是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
输入格式
文本提示
输出格式
生成的文本
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face transformers库
上下文长度
完整上下文：131,072 tokens
生成长度：8,192 tokens
许可证
请参阅项目官方文档获取许可证信息
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。
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
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
闲社提供资料与镜像下载方法，不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查，再执行。
资料或下载有问题？
登录后可提交反馈。
