Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型，能根据简单请求编写、解释和修复代码，通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。

由 Qwen 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Qwen2.5-Coder-14B-Instruct 是 Qwen 推出的聊天模型，专为编程调优。你写下需求，它就能写代码、分析代码或修复代码。它是这个系列里 14B 的版本，系列规模从 0.5B 到 32B，基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-14B 训练。

适合谁：适合想自己运行开放代码模型的开发者，也适合需要在自有智能体或工具背后接入代码模型的团队。研究人员也可以把这套指令调优权重当作起点。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 应用开发者 | 根据文字请求生成并修复代码 | 让它写一个 Python 排序函数
开发者工具 | 构建代码智能体的团队 | 把它当作智能体里的编程模型 | 部署在自己的硬件上
研究 | 机器学习从业者 | 研究或微调开放代码模型 | 从指令调优权重开始
教育 | 学生和老师 | 让代码得到解释和纠正 | 问某个函数为什么出错

如果你只想要现成的在线聊天应用，可以跳过它，因为权重需要显存或内存充足的机器。

用在哪里：

• 使用 transformers 库的 Python 脚本
• Windows、macOS 或 Linux，用 Hugging Face 的 hub 工具下载文件后即可
• vLLM，模型卡推荐用它来部署

Use case | Who | What they get back
根据请求写代码 | 开发者 | 生成好的函数或脚本
修复出错的代码 | 开发者 | 改正后的代码
阅读长文件 | 输入很大的团队 | 开启 YaRN 后可处理最长 128K 词元的内容

如何设置：

• 安装好 Python 和 pip
• 较新的 transformers，低于 4.37.0 的版本会报 KeyError
• 足够放下权重的内存，BF16 约 29.5 GB，4-bit 约 7.4 GB（估算值）

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载模型文件。
3. 加载模型前，把 transformers 更新到最新版本。

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

如何使用：加载模型和分词器，组织一段包含系统消息和用户消息的对话，再让模型生成回复。把 prompt 那一行改成你自己的请求即可。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "write a quick sort algorithm."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Tool | What it does
AutoModelForCausalLM.from_pretrained | 加载模型，数据类型和设备由它自动选择
AutoTokenizer.from_pretrained | 加载配套的分词器
apply_chat_template | 把对话消息转成模型需要的提示文本
generate | 生成新的词元，这里最多 512 个
batch_decode | 把新词元还原成可读文本

默认配置可处理最长 32,768 词元的输入。输入更长时，在 config.json 里加入下面的内容来开启 YaRN。

{
  ...,
  "rope_scaling": {
    "factor": 4.0,
    "original_max_position_embeddings": 32768,
    "type": "yarn"
  }
}

示例：你用提示词 "write a quick sort algorithm." 运行这段代码，然后等待。模型会在 response 变量里返回一段快速排序的代码文本。你可以直接阅读，或粘贴进项目。

新手与专家：如果你刚接触，先下载文件，原样运行这段 Python 代码，看看返回了什么。然后把提示词换成你自己的小问题，比如想让它解释的某个函数。

从底层看，它是一个因果语言模型。它使用 RoPE、SwiGLU 和 RMSNorm，并在注意力 QKV 层上加了偏置。它有 48 层，40 个查询头和 8 个键值头（GQA），非嵌入参数约 13.1B。vLLM 只支持静态 YaRN，缩放系数固定不变，短文本的表现可能会略差。只在需要长上下文时才加这项设置。

系统消息和用户消息
聊天模板生成提示
模型生成新词元
分词器还原成文本

注意事项：

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 未提及，不需要 API 密钥或账号，只需要内存足够的硬件
• Data it reaches: 会从 Hugging Face 下载模型文件，之后在你自己的机器上生成内容
• Not for: 来源没有列出禁止用途，另外它是文本模型，不处理图片或音频

Title: 权重大小（约 GB）
BF16: 29.5 GB
4-bit 估算: 7.4 GB

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：14.8B
• Weights: about 29.5 GB in BF16; about 7.4 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：1,860,327
• 点赞：214
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en
• 基于：Qwen/Qwen2.5-Coder-14B
• Quantized versions: 135
• Fine-tunes: 132
• 标签：transformers, safetensors, qwen2, text-generation, code, codeqwen, chat, qwen, qwen-coder, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
• 文件：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。