/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
41,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-cpp-cpp
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

translate-cpp-cpp

ПереводТекст → текст3 профессии

Дообученная MarianMT-модель для машинного перевода между вариантами креольских языков на португальской основе в направлении cpp → cpp.

25скачиваний 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-cpp-cpp — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-cpp-cpp: к базовым весам применили LoRA-дообучение на параллельном корпусе и объединили адаптер с весами. Модель построена на архитектуре MarianMT, содержит 41,5 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов.

Модель предназначена для перевода между вариантами креольских языков на португальской основе в направлении cpp → cpp. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество этой версии не проверено бенчмарками, поэтому её пригодность для конкретного применения следует оценить отдельно.

Сценарии применения

  • перевод текста с креольского на португальской основе на вариант cpp
  • перевод коротких сообщений между вариантами языка cpp
  • экспериментальная оценка перевода cpp на параллельных текстах

Ограничения

Модель работает только в направлении cpp → cpp. Для этой версии не опубликованы результаты бенчмарков, поэтому качество перевода не подтверждено.

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

translate-cpp-cpp

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

Machine translation model, cpp to cpp, published by Windstorm Labs.

Attribution

Derived from Helsinki-NLP/opus-mt-cpp-cpp, 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 LoRA fine-tune trained on parallel corpus data and merged into the base weights.

Methodwindy-hallmark
Tensors modified36 of 254
Max absolute weight delta6.841e-05
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-cpp-cpp")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("WindyTranslate/translate-cpp-cpp")

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: cpp to cpp.
  • 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
4667dc9

0 моделей