Qwen2.5 VL 7B Instruct GGUF

🚀 Qwen2.5 VL 7B Instruct量化模型

Qwen2.5 VL 7B Instruct量化模型是一款强大的多模态模型，支持图像和文本输入并生成文本输出，在多领域具有广泛应用价值。

🚀 快速开始

此模型为Qwen2.5-VL-7B-Instruct的量化版本，由bartowski基于llama.cpp的b5317版本进行量化。

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

✨ 主要特性

• 长上下文支持：支持128k token的上下文长度。
• 多模态识别：能够识别常见的物体，如花卉、鸟类、鱼类和昆虫，还能对图像中的文本、图表、图标、图形和布局进行分析。
• 视觉智能代理：可作为视觉智能代理进行推理，并动态调用工具，具备模拟计算机和手机操作的能力。
• 结构化输出：能够生成结构化输出和稳定的JSON输出。
• 多语言支持：支持多种语言。

🔧 技术细节

该模型在技术上具有以下特点：

• 支持长达128k token的上下文长度，这使得它在处理长文本时表现出色。
• 不仅能识别常见物体，还具备对图像内文本、图表等元素的分析能力。
• 可作为视觉智能代理，进行推理并调用工具，实现如计算机和手机操作的模拟。
• 擅长生成结构化输出和稳定的JSON数据。
• 具备多语言处理能力，适用于不同语言环境。

📄 许可证

本模型采用Apache-2.0许可证。

特别感谢

特别感谢Georgi Gerganov以及llama.cpp团队，是他们让这一切成为可能。

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