Qwen2.5 VL 7B Instruct GGUF

🚀 Qwen2.5 VL 7B Instruct量化模型

Qwen2.5 VL 7B Instruct量化模型是一款強大的多模態模型，支持圖像和文本輸入並生成文本輸出，在多領域具有廣泛應用價值。

🚀 快速開始

此模型為Qwen2.5-VL-7B-Instruct的量化版本，由bartowski基於llama.cpp的b5317版本進行量化。

• 模型創建者：Qwen
• 原始模型：Qwen2.5-VL-7B-Instruct
• GGUF量化：由bartowski基於llama.cpp的b5317版本提供

✨ 主要特性

• 長上下文支持：支持128k token的上下文長度。
• 多模態識別：能夠識別常見的物體，如花卉、鳥類、魚類和昆蟲，還能對圖像中的文本、圖表、圖標、圖形和佈局進行分析。
• 視覺智能代理：可作為視覺智能代理進行推理，並動態調用工具，具備模擬計算機和手機操作的能力。
• 結構化輸出：能夠生成結構化輸出和穩定的JSON輸出。
• 多語言支持：支持多種語言。

🔧 技術細節

該模型在技術上具有以下特點：

• 支持長達128k token的上下文長度，這使得它在處理長文本時表現出色。
• 不僅能識別常見物體，還具備對圖像內文本、圖表等元素的分析能力。
• 可作為視覺智能代理，進行推理並調用工具，實現如計算機和手機操作的模擬。
• 擅長生成結構化輸出和穩定的JSON數據。
• 具備多語言處理能力，適用於不同語言環境。

📄 許可證

本模型採用Apache-2.0許可證。

特別感謝

特別感謝Georgi Gerganov以及llama.cpp團隊，是他們讓這一切成為可能。

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