/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
15 июн 2026

emo

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Компактная мультиязычная модель, которая подбирает подходящие эмодзи к коротким текстам и работает локально на устройстве.

27 257скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены3 окт 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

Emo — компактная мультиязычная модель Desert Ant Labs для подбора эмодзи по тексту. Она предназначена для подсказок в списках дел, календарных записях, заметках и черновиках сообщений: например, по фразе «Dentist appointment» предлагает 🦷. Модель принимает короткий текст и выдаёт распределение вероятностей по словарю из 812 эмодзи; можно использовать самый вероятный вариант или несколько лучших. Она оптимизирована для выбора наиболее подходящего эмодзи на первом месте.

Модель работает локально на устройстве и доступна в форматах LiteRT/TFLite и Core ML. По данным карточки, модель и токенизатор занимают около 11 МБ в варианте LiteRT и около 5 МБ на Apple; время выполнения — менее 2 мс на устройстве. Поддерживаются 22 языка, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди, японский и тайский. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • подбор эмодзи для записей в календаре
  • подсказки эмодзи для списка дел
  • добавление эмодзи к заметкам
  • предложение эмодзи для черновиков сообщений

Ограничения

Модель настроена на короткие тексты с ясно выраженным намерением; для длинных текстов подсказки менее надёжны. Значения эмодзи неоднозначны, близкие варианты могут получать похожие оценки, а качество различается между языками и ниже для некоторых языков с меньшим объёмом данных.

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

Emo

Suggest emoji faster than you can type.

Multilingual on-device emoji suggestion.

Type a word or a sentence and get the emoji that fits. Tuned for to-dos, calendar entries, notes, and message drafts across 22 languages (including CJK, Arabic, Thai, Hindi, and more). The whole thing, model and tokenizer, is small (5MB on Apple via Core ML, 11MB via LiteRT elsewhere) and runs in well under 2ms on device.

"Dentist appointment" → 🦷 · "réserver un vol pour Tokyo" → ✈️ · "犬の散歩" → 🐕 · "จองโรงแรม" → 🏨

Try it

PlatformsiOS, macOS, tvOS, visionOS, Android, Linux, Windows, Browser, Node
Languages22
Weightsv0.7.0

Install

Swift (requirements)

.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core.git", from: "3.6.0")

Then add the Emo product to your target.

Kotlin (requirements)

implementation("ai.desertant:emo:3.6.0")

JavaScript (requirements)

npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core   # browser
npm i @desert-ant-labs/emo                  # Node, prebuilt native core

Files

FileFormatSizeContents
emo.tfliteLiteRT / TFLite (int8)10.2MBRuns on Android, Linux, Node, and the web (bundled by default in the Kotlin SDK; downloaded on demand by the JavaScript SDK)
emo.mlmodelcCompiled Core ML4.6MBReady to load on Apple platforms (used by the Swift SDK)
emo_tokenizer.binUnigram tokenizer750KBTokenizer the runtime needs
emo_meta.jsonJSONtinyEmoji labels and runtime config

Older revisions (tags v0.6.0 and earlier) carry Emo.mlmodelc and emo.safetensors for SDK versions that predate the unified cross-platform migration.

Inputs and outputs

  • Input: a plain text string. Best on short, intent-oriented text.
  • Output: a probability distribution over the 812-emoji vocabulary; take the top-1 (or top-k). Optimized for top-1 relevance.

Languages

English, Spanish, Portuguese, French, German, Italian, Dutch, Russian, Polish, Turkish, Arabic, Chinese (Simplified & Traditional), Japanese, Korean, Hindi, Indonesian, Thai, Vietnamese, Ukrainian, Swedish, Danish, Czech.

Limitations

  • Tuned for short, intent-oriented text; long-form text produces noisier suggestions.
  • Emoji semantics are imprecise; near-ties at the top of the ranking are expected.
  • Per-language quality varies; lower-resource languages in the set are somewhat weaker.

License

Desert Ant Labs Source-Available License. Free for most apps, and a commercial license is required at scale. Full terms are at the link. Licensing: licensing@desertant.com.

See THIRD_PARTY_NOTICES.md.

Citation

@software{emo_2026,
  title  = {Emo: Multilingual on-device emoji suggestion},
  author = {Desert Ant Labs},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/desert-ant-labs/emo},
}

© 2026 Desert Ant Labs · https://desertant.com

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
e6aa335

0 моделей