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Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF
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Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是阿里巴巴推出的 Qwen2.5-VL 系列视觉语言模型，参数规模 70 亿。该模型视觉理解能力出色，能精准识别常见物体，还擅长解析图像中的文本、图表等内容；支持多种格式的视觉定位，可通过生成边界框或点定位物体并输出坐标和属性；对发票、表格数据能进行结构化输出，适用于金融、商业领域。它在多语言支持方面表现优秀，支持多种语言文本理解，上下文长度可达 128k tokens，能生成长达 8k tokens 的长文本。在多个基准测试中成绩优异，如 MMMU 测试得分 58.6、DocVQA 测试得分 95.7 等，展现出强大的视觉理解和处理能力。
| 名称 | 大小 | 本地存放目录 |
|---|---|---|
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-IQ1_S.gguf | 2.07 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-IQ1_M.gguf | 2.20 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-IQ2_XXS.gguf | 2.40 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-IQ2_M.gguf | 2.86 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q2_K.gguf | 3.02 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q2_K_L.gguf | 3.14 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-IQ3_XXS.gguf | 3.17 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q2_K_XL.gguf | 3.24 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q3_K_S.gguf | 3.49 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q3_K_M.gguf | 3.81 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q3_K_XL.gguf | 4.00 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-IQ4_XS.gguf | 4.24 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-IQ4_NL.gguf | 4.44 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_0.gguf | 4.44 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_S.gguf | 4.46 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf | 4.68 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q4_K_XL.gguf | 4.79 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q4_1.gguf | 4.87 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_S.gguf | 5.32 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q5_K_M.gguf | 5.44 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q5_K_XL.gguf | 5.46 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q6_K.gguf | 6.25 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q6_K_XL.gguf | 6.96 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Q8_0.gguf | 8.10 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-UD-Q8_K_XL.gguf | 10.19 GB | text_encoders |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct-BF16.gguf | 15.24 GB | text_encoders |