/ Модель

Характеристики

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

en-be-translator

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель MarianMT для перевода коротких и средних текстов с английского на белорусский.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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/en-be-translator — модель машинного перевода, разработанная дообучением Helsinki-NLP/opus-mt-en-mul на англо-белорусской части набора OPUS-100. Она использует архитектуру MarianMT и предназначена для перевода коротких и средних по длине предложений с английского на белорусский. Модель принимает текст и выдаёт текст перевода; для неё указан контекст длиной 512 токенов.

Модель подходит для перевода отдельных фраз и предложений, а также коротких и средних текстовых фрагментов с английского на белорусский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • перевод английских предложений на белорусский
  • перевод коротких сообщений с английского на белорусский
  • перевод средних по длине текстовых фрагментов с английского на белорусский

Ограничения

Оптимизирована для коротких и средних предложений; качество на длинных текстах в предоставленных данных не охарактеризовано.

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

English to Belarusian Translator (en-be)

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

Model Description

The model was fine-tuned using the transformers library on the English–Belarusian split of the OPUS-100 dataset. It is based on the MarianMT architecture and is optimized for translating short and medium-length sentences from English into Belarusian.

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/en-be-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)
model.eval()

# Text to translate
text = "Hello, how are you?"

inputs = tokenizer(
    text,
    return_tensors="pt",
    truncation=True,
    max_length=128,
).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=128,
        num_beams=4,
    )

translation = tokenizer.decode(
    outputs[0],
    skip_special_tokens=True,
)

print(translation)
# Example output: Прывітанне, як справы?

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
f295390

0 моделей