/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
57,6 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-ar-he
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

translate-ar-he

ПереводТекст → текст

Дообученная модель Marian для перевода текста с арабского на иврит.

17скачиваний 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

Windstorm Labs опубликовала модель машинного перевода с арабского языка на иврит. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-ar-he на параллельных данных OPUS-100; модель использует архитектуру Marian и содержит 57,6 млн параметров. Она предназначена для перевода арабского текста на иврит и работает через Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов, веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Модель подходит для перевода отдельных текстов и интеграции в приложения, которым нужен перевод с арабского на иврит. Качество пока не оценивалось бенчмарками, поэтому результаты следует проверять на целевых текстах. Поддерживается только одно направление перевода.

Сценарии применения

  • перевод арабских сообщений на иврит
  • перевод арабских документов на иврит
  • локализация арабского контента для ивритоязычной аудитории

Ограничения

Модель поддерживает только направление перевода с арабского на иврит; бенчмарки качества не проводились.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

translate-ar-he

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

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

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-ar-he, 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 full fine-tune on OPUS-100 parallel corpus data.

Methoddeep-finetune
Tensors modified253 of 254
Max absolute weight delta1.365e-02
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-he")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ar-he")

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 he.
  • 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
83d87c8

0 моделей