/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
21,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense
Опубликована
25 июн 2026

eo-mt-v7-mini

ПереводТекст → текст3 профессии

Компактная модель Marian для перевода текста между английским и эсперанто.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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

jensjepsen/eo-mt-v7-mini — компактная модель машинного перевода на архитектуре Marian, разработанная Jens Jepsen. Она переводит между английским и эсперанто в обоих направлениях. Модель содержит 21,7 млн параметров по метаданным; в README указано около 30 млн. Архитектура включает 4 слоя энкодера и 4 слоя декодера с размерностью 384 и 6 головами внимания. Контекст — до 512 токенов.

Модель обучена на 5,1 млн параллельных предложений из jensjepsen/esperanto-mt-parallel. На полном наборе FLORES devtest для перевода с английского на эсперанто README сообщает BLEU 30,55. Токенизатор SentencePiece приводит текст к нижнему регистру, поэтому выход всегда записывается строчными буквами.

Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Результат оценки приведён для направления en→eo; качество направления eo→en отдельно не описано.

Сценарии применения

  • перевод предложений с английского на эсперанто
  • перевод предложений с эсперанто на английский
  • локальный машинный перевод коротких текстов
  • перевод параллельных текстовых корпусов между английским и эсперанто

Ограничения

Токенизатор приводит текст к нижнему регистру, поэтому модель всегда выдаёт текст строчными буквами. Оценка качества в README приведена только для направления с английского на эсперанто.

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

eo-mt-v7-mini

30M-parameter Marian MT model for English ↔ Esperanto, trained on jensjepsen/esperanto-mt-parallel (5.1M sentence pairs).

Offline FLORES devtest, en→eo, sacrebleu lowercase=True (full 1012 pairs):

MetricScore
BLEU30.55
chrF61.08
chrF++58.20

Roughly matches eo-mt-v6 (BLEU 31.00, 60M params) at half the parameter count. Above NLLB-200-distilled-600M (BLEU 29.28).

Tokenizer is SentencePiece, case-folding: outputs are always lowercase. Use --lowercase for apples-to-apples sacrebleu.

Training: fp16 on a 1080 Ti, 3 epochs, 24h wall time, batch 64 × grad-accum 2. Architecture: d_model 384, 4+4 enc/dec layers, 6 heads, ffn 1536.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
8e80e7b

0 моделей