/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
159 млн
Лицензия
cc-by-nc-2.0
Архитектура
marian · dense
Базовая модель
opus-mt-tc-big-en-tr
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2026

NedoTranslator

ПереводТекст → текст

NedoTranslator — дообученная модель MarianMT для перевода текстов с английского на турецкий.

159скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 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

NedoTranslator — модель машинного перевода с английского на турецкий, разработанная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-tr. Она дообучена для перевода текстов и построена на архитектуре MarianMT, относящейся к семейству OPUS-MT и использующей Transformer. В метаданных указано 159,1 млн параметров и контекст до 1024 токенов; README сообщает 236 883 968 параметров, поэтому размер модели в источниках расходится.

Модель предназначена для перевода английских текстов на турецкий. Для сопоставимости результатов с бенчмарком автор рекомендует декодирование методом beam search с num_beams=4. Контрольная точка опубликована в формате safetensors; README указывает float32.

Метаданные указывают лицензию CC BY-NC 2.0, тогда как README заявляет CC BY 4.0 и требует атрибуции. Условия лицензирования в источниках расходятся, поэтому перед использованием или распространением следует проверить лицензию непосредственно в репозитории.

Сценарии применения

  • перевод английских документов на турецкий
  • перевод английских сообщений и писем на турецкий
  • локализация англоязычного контента для турецкой аудитории

Ограничения

Поддерживаемое направление перевода — английский на турецкий; данных о качестве для других языков или направлений нет. README и метаданные расходятся по числу параметров и лицензии.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NedoTranslator

NedoTranslator is an English-to-Turkish machine translation model fine-tuned from Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-tr at base revision e539fc16a8a1a0ea5950eb339b595bfcce990e90.

Model details

  • Task: English to Turkish machine translation
  • Architecture: MarianMT
  • Parameters: 236,883,968
  • Checkpoint dtype: float32
  • Recommended decoding for benchmark parity: beam search with num_beams=4
  • License: CC BY 4.0, following the base model license

Usage

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_id = "nmsofficial/NedoTranslator"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id)

text = "Artificial intelligence is changing the way software is built."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
outputs = model.generate(**inputs, num_beams=4, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Provenance

This Hub release corresponds to the local NedoTranslator production v1 checkpoint used in the September 2026 EN-to-TR benchmark runs. The uploaded bundle contains only the standard Transformers inference assets and excludes cluster-specific paths, training manifests, and local benchmark artifacts.

Model weights SHA-256: 0344f97adf437f4aaa5cd63da05d4fa5a59bbab483c25165d37fecf7e799a5f5

Attribution

Base model: Helsinki-NLP, opus-mt-tc-big-en-tr. Please retain attribution and follow the CC BY 4.0 license terms when redistributing or adapting this model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
7781d25

0 моделей