/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
17 авг 2025

opus-mt-en-ru-ctranslate2-android

ПереводТекст → текст3 профессии

Квантизированная INT8 версия OPUS-MT для быстрого перевода текстов с английского на русский, включая мобильное развёртывание.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 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

Это квантизированная версия INT8 модели Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru, преобразованная в формат CTranslate2 автоматизированным конвейером. Она предназначена для перевода текстов с английского на русский и для эффективного инференса, в том числе на мобильных устройствах. Для работы используются токенизаторы SentencePiece; карточка сообщает о сокращении размера примерно на 75% и более быстром инференсе при сохранении качества перевода. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод коротких текстов с английского на русский
  • перевод пользовательского контента в мобильном приложении
  • локальный перевод без обращения к облачному API

Ограничения

Модель ориентирована на перевод только с английского на русский. Заявление о сохранении качества и ускорении приведено в карточке, но независимые результаты оценки не указаны.

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

opus-mt-en-ru-ctranslate2-android

This is a quantized INT8 version of Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru converted to CTranslate2 format for efficient inference.

Model Details

  • Original Model: Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru
  • Format: CTranslate2
  • Quantization: INT8
  • Framework: OPUS-MT
  • Converted by: Automated conversion pipeline

Usage

With CTranslate2

import ctranslate2
import sentencepiece as spm

# Load the model
translator = ctranslate2.Translator("path/to/model")

# Load tokenizers
sp_source = spm.SentencePieceProcessor(model_file="source.spm")
sp_target = spm.SentencePieceProcessor(model_file="target.spm")

# Translate
source_tokens = sp_source.encode("Your text here", out_type=str)
results = translator.translate_batch([source_tokens])
translation = sp_target.decode(results[0].hypotheses[0])

Performance

This INT8 quantized version provides:

  • ~75% reduction in model size
  • Faster inference speed
  • Maintained translation quality
  • Mobile-friendly deployment

Original Model

Based on the OPUS-MT project: https://github.com/Helsinki-NLP/Opus-MT

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
8693481

0 моделей