🧠 語言模型apache_2_0

Qwen2

Qwen2 由 Qwen 開發的開源 語言 模型。授權：apache_2_0。共 2 個尺寸版本。

📅 發布：2024-09↻資料更新：2026年5月12日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM：
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
41 GB
完整 VRAM 對照表（所有量化 × 上下文）
量化4K8K16K32K64K128K
Q4_K_M★40 GB41 GB42 GB44 GB49 GB59 GB
Q8_076 GB77 GB78 GB80 GB85 GB95 GB

部署指南

方法二：llama.cpp

適合進階用戶，支援 CPU 和 GPU 混合推理，可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

規格

參數量72B
最大上下文128K tokens
HF 下載量13.2M/月

模型強項

知識廣泛程式碼生成數學能力指令遵循多語言支援

推薦用途

  • ▸開發者可利用其程式碼生成與數學能力，進行高效的程式開發與問題解決。
  • ▸適用於需要生成長篇內容、處理結構化數據及多語言交流的智能客服或內容創作平台。
  • ▸可用於創建具備角色扮演能力、能精確遵循指令的智能聊天機器人。

標籤

Qwenapache_2_0llmQwen2

部署工具

ollamallama.cpp

關於 Qwen2 — 開源 AI 模型

Qwen2 是一個開源語言模型，擁有 72B 參數，採用 apache_2_0 授權。可使用 ollama、llama.cpp 進行部署。適用場景包括：開發者可利用其程式碼生成與數學能力，進行高效的程式開發與問題解決。、適用於需要生成長篇內容、處理結構化數據及多語言交流的智能客服或內容創作平台。、可用於創建具備角色扮演能力、能精確遵循指令的智能聊天機器人。。核心優勢：知識廣泛、程式碼生成、數學能力、指令遵循、多語言支援。 可在本地硬體上自行部署，完全保護隱私，無需 API 金鑰。

使用心得

分享你的使用體驗，幫助其他人了解這個模型

0/1000
還沒有評論，成為第一個分享心得的人！