/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
58,4 млн
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-ROMANCE-en
Библиотека
transformers.js
Опубликована
8 авг 2023

opus-mt-ROMANCE-en

ПереводТекст → текст3 профессии

Xenova/opus-mt-ROMANCE-en — модель машинного перевода, разработанная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-ROMANCE-en и подготовленная сообществом Xenova для использования в Transformers.js.

7 448скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 июл 2025

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

Она предназначена для перевода с романских языков на английский в приложениях, способных работать с моделями ONNX, включая веб-сценарии и выполнение непосредственно на стороне пользователя.

Ключевые характеристики исходной архитектуры, размер модели, точный перечень поддерживаемых языков, длина контекста и другие технические параметры в README не указаны. В репозитории представлены ONNX-веса, размещённые для совместимости с Transformers.js; такое представление упрощает интеграцию модели в веб-приложения и среды JavaScript. Сильной стороной является готовность к запуску через Transformers.js, однако ограничения производительности, качества перевода и поддерживаемых языковых направлений требуют уточнения по документации базовой модели. Лицензия в README не указана.

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

https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-ROMANCE-en with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

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
MarianMTModel
Ревизия весов
f60feaa

0 моделей