模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4
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、Attention QKV偏置和权重绑定
参数规模
总参数：3.09B
非嵌入参数：2.77B
层数：36
注意力头：16个Q头，2个KV头
上下文长度
32,768个token
量化方式
GPTQ 4位量化
主要能力
代码生成、代码推理、代码修复。支持Code Agents等实际应用场景，同时保持数学和通用能力。
输入输出
输入为文本形式的代码或自然语言指令，输出为代码补全、修复建议或相关回答。
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face Transformers库。
基本用法
加载 quantized 4位指令微调版本，适用于资源受限的部署场景。
限制
基于Qwen2.5基础模型训练，训练语料包含源代码、文本代码关联数据、合成数据等，总计5.5万亿token。
许可证
请参考官方文档获取许可信息。
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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。
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