/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-mul-en
Опубликована
24 июн 2026

be-en-translator

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная MarianMT-модель для перевода коротких и средних текстов с белорусского на английский.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Aleton/be-en-translator — модель машинного перевода, разработанная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en и дообученная для перевода с белорусского на английский. Она использует архитектуру MarianMT и обучена на белорусско-английской части набора OPUS-100 с библиотекой Transformers.

Модель предназначена для быстрого перевода коротких и средних по длине предложений с белорусского языка на английский. Контекст составляет 512 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • перевод белорусских предложений на английский
  • перевод коротких сообщений с белорусского
  • перевод средних по длине текстов с белорусского
  • машинный перевод белорусско-английских текстов

Ограничения

Оптимизирована для коротких и средних предложений; поведение на длинных текстах не описано. В предоставленных данных лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Belarusian to English Translator (be-en)

This model is a fine-tuned version of Helsinki-NLP/opus-mt-mul-en for translating text from Belarusian (be) to English (en).

Model Description

The model was fine-tuned using the transformers library on the Belarusian-English split of the OPUS-100 dataset. It is based on the MarianMT architecture and is optimized for quick and accurate translation of short to medium-length sentences.

Example of usage

You can use this model directly with the transformers library:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Load model and tokenizer
model_name = "Aleton/be-en-translator"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# Set device
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = model.to(device)

# Text to translate
text = "Прывітанне, як справы?"

# Generate translation
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=128)
translated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(translated_text)
# Expected output: Hello, how are you?

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
c1a481b

0 моделей