/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
29,1 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-ar-eo
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

translate-ar-eo

ПереводТекст → текст

Модель MarianMT для перевода текста с арабского на эсперанто.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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

WindyTranslate/translate-ar-eo — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и основанная на Helsinki-NLP/opus-mt-ar-eo. Это модель MarianMT с архитектурой encoder-decoder и 29,1 млн параметров; она принимает арабский текст и переводит его на эсперанто. Модель доступна в формате safetensors для Transformers, а её контекст ограничен 512 токенами.

Веса модели намеренно изменены численным преобразованием epsilon-noise-fog: затронуто 72 из 254 тензоров, максимальное абсолютное изменение веса составляет 5,253 × 10⁻⁷. Это изменение не является дообучением, а качество перевода ещё не оценивалось бенчмарками. Модель поддерживает только направление перевода с арабского на эсперанто. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Перевод арабских фраз на эсперанто
  • Перевод арабских сообщений на эсперанто
  • Подготовка чернового перевода арабского текста на эсперанто

Ограничения

Поддерживается только перевод с арабского на эсперанто; качество не проверено бенчмарками. Веса изменены численным преобразованием, которое не является обучением, поэтому качество перевода не установлено.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

translate-ar-eo

Part of the Windstorm Labs open model catalogue. Scores, licence and attribution for every model: https://windytranslate.com/models/translate-ar-eo

Machine translation model, ar to eo, published by Windstorm Labs.

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-ar-eo, licensed apache-2.0. Windstorm Labs did not train the original model. This notice provides the attribution the licence requires.

What was changed

The weights in this repository have been modified from the original. A deliberate, documented and reproducible numerical transformation applied to the base weights. It is not a training run and is not described as one.

Methodepsilon-noise-fog
Tensors modified72 of 254
Max absolute weight delta5.253e-07
Verifiedtensor-by-tensor against the upstream original, 2026-07-26

The comparison is tensor-level rather than file-level: safetensors and PyTorch .bin containers hash differently even when the tensors inside are identical, so a file-hash mismatch would prove nothing.

Contents

A single transformers build in safetensors format, loadable directly:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ar-eo")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ar-eo")

batch = tok(["<your text here>"], return_tensors="pt", padding=True)
print(tok.batch_decode(model.generate(**batch), skip_special_tokens=True))

Other builds of this pair, including CTranslate2 INT8, are not included in this repository.

Limitations

  • A single language direction: ar to eo.
  • Not yet scored. No quality benchmark has been run on this model yet. The weights are verified to differ from the original; that is a statement about provenance, not about translation quality.
  • Quality is not monotonic with model size or with the amount of fine-tuning applied.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
78fb16d

0 моделей