/ Модель

Характеристики

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

translate-ar-it

ПереводТекст → текст

Модель MarianMT от Windstorm Labs для перевода текста с арабского на итальянский.

10скачиваний 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-it — модель машинного перевода от Windstorm Labs, дообученная на параллельном корпусе OPUS-100 на основе Helsinki-NLP/opus-mt-ar-it. Она переводит текст с арабского на итальянский и предназначена для сценариев, где нужен перевод в одном языковом направлении. Модель использует архитектуру MarianMT, содержит 57,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

В репозитории опубликована сборка Transformers в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Качество перевода пока не оценивалось бенчмарками, поэтому пригодность модели для конкретных задач следует проверять на собственных данных. Поддерживается только направление с арабского на итальянский.

Сценарии применения

  • перевод арабских сообщений на итальянский
  • перевод арабских документов на итальянский
  • перевод арабских пользовательских запросов
  • черновой перевод арабского текста для последующей проверки

Ограничения

Доступно только направление перевода с арабского на итальянский. Качество модели не оценивалось бенчмарками.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

translate-ar-it

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

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

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-ar-it, 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 delta1.497e-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-it")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-ar-it")

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 it.
  • 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
19960b5

0 моделей