/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-pt
Библиотека
transformers
Опубликована
29 янв 2026

MiLMMT-46-1B-Pretrain

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Многоязычная языковая модель Xiaomi на базе Gemma 3 1B для генерации текста и дальнейшей адаптации к задачам на 46 языках.

85скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены13 фев 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

MiLMMT-46-1B-Pretrain — плотная языковая модель Xiaomi, полученная продолжением предварительного обучения Gemma 3 1B. Она обучалась на смеси из 143 млрд токенов монолингвальных и параллельных данных на 46 языках; архитектура — Gemma3ForCausalLM, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Размер модели составляет 1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации к многоязычным задачам. Несмотря на использование параллельных переводных данных, сама по себе она не является моделью перевода. Поддерживаются арабский, азербайджанский, болгарский, бенгальский, каталонский, чешский, датский, немецкий, греческий, английский, испанский, персидский, финский, французский, иврит, хинди, хорватский, венгерский, индонезийский, итальянский, японский, казахский, кхмерский, корейский, лаосский, малайский, бирманский, норвежский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, словацкий, словенский, шведский, тамильский, тайский, тагальский, турецкий, урду, узбекский, вьетнамский, кантонский и упрощённый и традиционный китайский.

Модель подходит как исходная точка для экспериментов и дообучения в многоязычных приложениях, однако карточка не приводит оценок качества, а прямое назначение для машинного перевода исключено. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать её условия.

Сценарии применения

  • генерация текста на поддерживаемых языках
  • дообучение модели для многоязычного чат-бота
  • создание многоязычных текстовых приложений
  • эксперименты с продолжением предварительного обучения языковых моделей

Ограничения

Модель не является специализированной моделью машинного перевода, несмотря на обучение на параллельных данных. В карточке не приведены оценки качества для отдельных языков и сценариев.

Для каких профессий подходит4

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

Model Description

MiLMMT-46-1B-Pretrain is a language model developed through continual pretraining of Gemma3-1B using a mix of 143 billion tokens from both monolingual and parallel data across 46 different languages. Please find more details in our paper: Scaling Model and Data for Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models.

  • Supported Languages: Arabic, Azerbaijani, Bulgarian, Bengali, Catalan, Czech, Danish, German, Greek, English, Spanish, Persian, Finnish, French, Hebrew, Hindi, Croatian, Hungarian, Indonesian, Italian, Japanese, Kazakh, Khmer, Korean, Lao, Malay, Burmese, Norwegian, Dutch, Polish, Portuguese, Romanian, Russian, Slovak, Slovenian, Swedish, Tamil, Thai, Tagalog, Turkish, Urdu, Uzbek, Vietnamese, Cantonese, Chinese (Simplified), Chinese (Traditional).
  • GitHub: Please find more details in our GitHub repository.
  • Developed by: Xiaomi Inc.

Note that MiLMMT-46-1B-Pretrain is NOT a translation model.

Training Data

We collect monolingual data from DCAD-2000. For parallel data, we collect all Chinese-centric and English-centric parallel datasets from the OPUS collection up to August 2025 and conduct a series of filtering processes, such as language identification, semantic duplication filtering, quality filtering, and more.

Citation

@misc{shang2026scalingmodeldatamultilingual,
      title={Scaling Model and Data for Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models}, 
      author={Yuzhe Shang and Pengzhi Gao and Wei Liu and Jian Luan and Jinsong Su},
      year={2026},
      eprint={2602.11961},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2602.11961}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
87a3b04

0 моделей