/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
464 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
m2m_100 · dense
Базовая модель
nllb-200-distilled-600M
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 мая 2023

nllb-200-distilled-600M

ПереводТекст → текст4 профессии

Xenova/nllb-200-distilled-600M — мультиязычная модель машинного перевода, основанная на facebook/nllb-200-distilled-600M и подготовленная сообществом Xenova в формате ONNX для использования с Transformers.js.

9 197скачиваний за 30 дней54лайкавеса обновлены23 мар 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель предназначена для перевода текста между языками и поддерживает широкий набор языков и вариантов письменности, включая русский, английский, французский, немецкий, китайский, японский, арабский, хинди и многие менее распространённые языки. Для выбора направления перевода используются коды исходного и целевого языка, например hin_Deva и fra_Latn.

Модель содержит около 600 миллионов параметров и относится к семейству NLLB-200; доступный вариант предназначен для выполнения в JavaScript-приложениях, в том числе в веб-среде, через Transformers.js и ONNX Runtime. Она подходит для локального или клиентского перевода текстов, многоязычных приложений и экспериментов с переводом без обращения к внешнему API. README не указывает размер контекста, требования к ресурсам или отдельные показатели качества, но перечисляет FLORES-200 как набор данных и BLEU, spBLEU и chrF++ как метрики.

К сильным сторонам относятся широкое языковое покрытие и возможность интеграции в экосистему Transformers.js. К ограничениям относятся отсутствие в предоставленных данных подробностей о качестве для конкретных языковых пар, доменах и длинных текстах; результаты могут зависеть от направления перевода и содержания исходного текста. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с указанием авторства, но не коммерческое применение.

Для каких профессий подходит4

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

https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

You can then perform multilingual translation like this:

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// Create a translation pipeline
const translator = await pipeline('translation', 'Xenova/nllb-200-distilled-600M');

// Translate text from Hindi to French
const output = await translator('जीवन एक चॉकलेट बॉक्स की तरह है।', {
  src_lang: 'hin_Deva', // Hindi
  tgt_lang: 'fra_Latn', // French
});
console.log(output);
// [{ translation_text: 'La vie est comme une boîte à chocolat.' }]

See here for the full list of languages and their corresponding codes.


Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
M2M100ForConditionalGeneration
Ревизия весов
261c31d

0 моделей