I.6Перевод и языковая адаптация

Windstorm Labs публикует модель машинного перевода с чешского на шведский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-cs-sv на архитектуре MarianMT с 54,6 млн параметров; LoRA-дообучение на параллельных корпусах объединено с базовыми весами. Модель принимает текст и выдаёт перевод в одном направлении: с чешского на шведский. Контекст составляет 512 токенов. Модель предназначена для перевода предложений и других текстовых фрагментов с чешского языка на шведский. В карточке приведена оценка chrF++ 50,60 и BLEU 22,59 на 48 примерах FLORES-200 dev; это предварительная проверка, а не результат публикационного исследования. Доступна сборка Transformers в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-da-ru — модель машинного перевода от Windstorm Labs для перевода текста с датского на русский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-da-ru: LoRA-адаптер обучили на параллельном корпусе и объединили с базовыми весами. Модель построена на архитектуре MarianMT, содержит 57,4 млн параметров и принимает текст; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для перевода в одном направлении: с датского на русский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev она набрала chrF++ 42,69 и BLEU 16,29; это скрининговая оценка, а не результат публикационного исследования. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-de-it — модель машинного перевода от Windstorm Labs для перевода текста с немецкого на итальянский. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-de-it: LoRA-дообучение на параллельных корпусах было объединено с базовыми весами. Модель MarianMT содержит 55,8 млн параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 512 токенов. Модель предназначена для перевода в одном направлении — с немецкого на итальянский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev получила chrF++ 52,31 и BLEU 27,63; это скрининговая оценка, а не результат публикационного исследования. Доступна под лицензией Apache-2.0.

Windstorm Labs опубликовала модель машинного перевода с немецкого на нидерландский. Это дообученная модель MarianMT на 54,6 млн параметров с контекстом до 512 токенов; LoRA-дообучение на параллельных текстах объединено с весами исходной модели Helsinki-NLP/opus-mt-de-nl. Модель загружается через Transformers в формате safetensors и предназначена для перевода текстов в направлении de→nl. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev модель получила chrF++ 54,81 и BLEU 28,42; авторы характеризуют этот результат как предварительную оценку, а не публикационный результат. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Модель поддерживает только перевод с немецкого на нидерландский.

WindyTranslate/translate-de-uk — модель машинного перевода от Windstorm Labs для перевода текста с немецкого на украинский. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-de-uk: к базовым весам применили LoRA дообучение на параллельном корпусе и объединили адаптер с моделью. Архитектура — MarianMT, размер — 57,2 млн параметров, контекст — до 512 токенов; модель доступна в формате safetensors и работает с Transformers. Модель предназначена для перевода в одном направлении — с немецкого на украинский. В карточке приведена предварительная оценка на 48 предложениях FLORES-200: chrF++ 38,89 и BLEU 12,59; это скрининговый результат, а не публикационная оценка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-efi-fr — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-efi-fr на параллельных текстах для перевода с эфикского языка на французский. LoRA-адаптацию объединили с базовыми весами; модель использует архитектуру MarianMT, содержит 55,6 млн параметров и работает с контекстом до 512 токенов. Она принимает текст и выдаёт перевод. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Windstorm Labs опубликовала модель машинного перевода с греческого языка на шведский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-el-sv: LoRA-дообучение на параллельных текстах объединено с базовыми весами. Модель построена на архитектуре Marian и содержит 55,8 млн параметров; она доступна в формате safetensors для Transformers, с контекстом до 512 токенов. Модель предназначена для перевода текстов с греческого на шведский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 она получила chrF++ 50,90 и BLEU 22,51; это скрининговая оценка, а не результат публикационного исследования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Windstorm Labs опубликовала модель машинного перевода с испанского на русский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-es-ru на архитектуре MarianMT с 57,6 млн параметров; LoRA-обновления объединены с базовыми весами. Модель принимает текст и выдаёт перевод, поддерживая одно направление перевода — es→ru, с контекстом до 512 токенов. Модель подходит для перевода отдельных фраз и документов с испанского на русский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 она набрала chrF++ 42,27 и BLEU 18,49; авторы относят результат к уровню Usable и подчёркивают, что это скрининговая оценка, а не публикационный результат. Доступна в формате safetensors для Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-fr-de — модель машинного перевода от Windstorm Labs для перевода текста с французского на немецкий. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-fr-de: к базовой модели применили LoRA дообучение на параллельных данных и объединили адаптер с основными весами. Модель использует архитектуру Marian, содержит 56,5 млн параметров и принимает текстовый ввод с контекстом до 512 токенов. Модель предназначена для перевода предложений и материалов вроде новостных текстов. В проверке на 48 предложениях из FLORES-200 dev результат составил chrF++ 51,78 и BLEU 24,06; это предварительная оценка, а не публикационный результат. Поддерживается только направление перевода с французского на немецкий. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Windstorm Labs выпустила компактную модель машинного перевода с французского на английский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en: LoRA-адаптер обучили на параллельных данных и объединили с базовыми весами. Модель построена на архитектуре MarianMT, содержит 55,6 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст; для загрузки доступна сборка Transformers в формате safetensors. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для перевода французских текстов на английский. В README приведён скрининговый результат FLORES-200 для 48 предложений: chrF++ 63,14 и BLEU 37,61; это предварительная оценка, а не результат публикационного исследования. Другие языковые направления не заявлены. Лицензия — Apache-2.0.

TranslateGemma 12B IT — модель для перевода от Google Translate, дообученная на основе Gemma 3. Она предназначена для перевода текста между 55 языками и может извлекать текст из изображения и переводить его. Модель принимает текст и изображения; для изображения предусмотрена обработка с разрешением 896 × 896 пикселей. Контекст входа составляет 2K токенов, а результатом служит текст перевода. Модель ориентирована на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Для работы предусмотрен шаблон чата Gemma, поддерживаемый Transformers. Обучение включало supervised fine-tuning на параллельных данных и этап reinforcement learning. Качество перевода зависит от покрытия и качества обучающих данных; модель может ошибаться в передаче нюансов, сарказма и предметного контекста. Указанная лицензия — Gemma; применяются условия использования Gemma и политика запрещённого использования.

TranslatEGemma 12B IT 4bit — компактная 4-битная квантованная версия модели google/translategemma-12b-it, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.29.1. Модель предназначена для генерации текста и, судя по названию и базовой модели, прежде всего для задач машинного перевода и связанных с ними сценариев. Модель содержит 12 миллиардов параметров, поддерживает текстовый ввод и вывод и рассчитана на запуск в экосистеме MLX через библиотеку mlx-lm, включая диалоговый шаблон tokenizer, если он доступен. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска на совместимом оборудовании, но может ограничивать точность по сравнению с полноразмерной версией. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, архитектуре и конкретных ограничениях качества в README не указаны. Для использования требуется принять лицензию Google Gemma на Hugging Face; доступ регулируется условиями этой лицензии.

bullerwins/translategemma-27b-it-GGUF — GGUF-версия TranslateGemma 27B, разработанная Google Translate на базе семейства Gemma 3. Модель предназначена для машинного перевода между 55 языками и рассчитана на локальное развертывание на ноутбуках, настольных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре. Идентификатор указывает на формат GGUF, однако конкретные параметры квантования в предоставленных данных не указаны. Модель поддерживает текстовый ввод и изображения: она может переводить текст напрямую, а также извлекать текст из изображения и переводить его. Изображения нормализуются до разрешения 896×896 и кодируются в 256 токенов; общий входной контекст составляет 2K токенов. Для работы требуется специальный chat template с ролями User и Assistant, указанием исходного и целевого языков в формате ISO 639-1 или регионализированном формате. Доступны сценарии обычного перевода и перевода текста с изображений; другие способы prompting, включая постредактирование машинного перевода, официально не поддерживаются. Сильными сторонами являются мультимодальность, поддержка широкого набора языков и возможность запуска в собственной инфраструктуре. Ограничениями выступают контекст в 2K токенов, необходимость строго соблюдать формат входных сообщений и использование только поддерживаемых языковых кодов; для версии 27B также могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, несмотря на позиционирование семейства как легковесного. Модель распространяется по лицензии Gemma Google; доступ к исходной модели на Hugging Face требует принятия условий использования Google.

TranslateGemma-4B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия TranslateGemma-4B-it, разработанной командой Google Translate на базе Gemma 3. Репозиторий 42ailab не содержит собственной модели или квантизации: в нём побайтно зеркалированы файлы общественной квантизации bullerwins и обеспечена интеграция с движком 42model. Модель предназначена для полностью локального машинного перевода текста между 55 языками, включая китайский, английский, японский, корейский, французский, немецкий, испанский и русский. Модель ориентирована на повседневный перевод, работу с конфиденциальными документами и использование в автономных условиях без подключения к облачным сервисам. Доступны варианты Q4_K_M и Q8_0: первый требует меньше памяти, второй лучше сохраняет близость к исходным весам. Это лёгкая модель примерно на 4B параметров, рассчитанная на запуск на ноутбуках и настольных компьютерах; минимальная сборка занимает менее 2,5 ГБ. Контекст составляет около 2K токенов на вызов, поэтому длинные документы рекомендуется разделять на фрагменты. К сильным сторонам относятся локальная обработка, конфиденциальность, работа офлайн и низкие требования к ресурсам. По данным официального отчёта Google, результат 4B на WMT24++ составляет MetricX 5,32 и Comet 81,6; эти показатели не были повторно проверены авторами репозитория. Ограничения — текстовый режим без поддержки перевода изображений, меньшая точность по сравнению с вариантами 12B и 27B и ориентация преимущественно на предложения и абзацы. Модель распространяется по Gemma Terms of Use.

TranslateGemma-4B-IT — модель Google Translate из семейства компактных моделей перевода TranslateGemma, созданная на основе Gemma 3 и дообученная на параллельных текстах. Она предназначена для перевода между 55 языками, в том числе для извлечения текста из изображения с последующим переводом. Модель принимает текст или изображение; для изображений указано разрешение 896 × 896 пикселей. Контекст составляет 2 тысячи токенов, результатом является переведённый текст. Компактный размер позволяет запускать модель на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Для работы предусмотрен шаблон диалога Gemma, поддерживаемый Transformers. Среди ограничений — возможные ошибки на неоднозначных выражениях, тонких языковых нюансах и сложных запросах, а также влияние пробелов и предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma; применяются условия использования Gemma.

NikolayKozloff/translategemma-4b-it-Q8_0-GGUF — это конвертированная в формат GGUF версия модели google/translategemma-4b-it, подготовленная с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo. Модель предназначена прежде всего для задач машинного перевода и запуска локально через llama.cpp в виде CLI-приложения или серверного API. В репозитории указан размер базовой модели 4B параметров и квантование Q8_0; доступен файл translategemma-4b-it-q8_0.gguf. Ключевое преимущество модели — совместимость с экосистемой llama.cpp, что упрощает локальный запуск на поддерживаемом оборудовании и позволяет использовать аппаратные оптимизации, включая CUDA. В примере запуска сервера задан размер контекста 2048 токенов, однако точные характеристики архитектуры, перечень поддерживаемых языков, модальности и результаты оценки в карточке не приведены; подробности предлагается уточнять в карточке исходной модели. Модель распространяется с лицензией Gemma; для доступа на Hugging Face требуется принять лицензионные условия Google.

HPLT/translate-sq-en-v1.0-hplt_opus — модель машинного перевода с албанского на английский, выпущенная в рамках релиза HPLT MT v1.0. Она обучена на данных OPUS и HPLT и использует архитектуру Transformer-base семейства Marian; размер составляет 57,9 млн параметров. Токенизатор SentencePiece Unigram, максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступны веса в формате Marian и конвертированном формате Hugging Face PyTorch для использования с Transformers. Модель подходит для перевода текстов с албанского на английский. В README приведены результаты тестирования: BLEU 37,8 на FLORES200 и 39,1 на NTREX. Репозиторий создан 27 февраля 2024 года. Лицензия — CC BY 4.0, требующая указания авторства. Для запуска через Transformers авторы рекомендуют версию 4.28: из-за известной проблемы конвертации контрольная точка несовместима с Transformers 4.30. Приведённые метрики получены при декодировании через Marian и сами по себе не гарантируют качество на других типах текстов.

SaintsStudios разработала дообученную версию 2.0 модели facebook/nllb-200-distilled-600M для перевода между английским и языком тумбука (читумбука), а также выполнения инструкций на тумбука. Это модель encoder-decoder семейства M2M-100 с 463,7 млн параметров и контекстом до 1024 токенов. Модель предназначена для перевода текстов с английского на тумбука и обратно, с особым вниманием к естественной лексике и снижению примеси близкородственного языка ньянджа/чичева. В карточке приведены примеры переводов повседневных фраз и текста об орошении; заявлены также задачи следования инструкциям на тумбука. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0 согласно метаданным Hugging Face; README указывает лицензию MIT.

CLAck/vi-en — модель машинного перевода, созданная дообучением предварительно обученной MarianMT, разработанной для перевода с китайского на английский. Модель адаптирована для перевода с вьетнамского на английский и основана на архитектуре Marian; число параметров составляет 63,2 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель принимает текст на вьетнамском языке и генерирует перевод на английский. В карточке указан набор данных ALT. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или сценариях использования в карточке нет.

Infomaniak AI подготовила конфигурацию TranslateGemma 12B IT на базе Google TranslateGemma 12B IT для развёртывания с vLLM. Изменены шаблон чата, конфигурация RoPE и токен EOS для совместимости с vLLM; формат safetensors и архитектура Gemma 3 сохранены. Модель предназначена для перевода текста между 55 языками, а также для извлечения текста из изображения с последующим переводом. Запрос задаёт исходный и целевой языки в содержимом сообщения; также поддерживается ввод с пользовательской инструкцией. Размер семейства рассчитан на локальное или облачное развёртывание при ограниченных ресурсах, хотя конкретный размер этой версии — 12 млрд параметров. К сильным сторонам относятся мультимодальный перевод и поддержка множества языков. Качество может снижаться на неоднозначных выражениях, сложном контексте и темах, недостаточно представленных в обучающих данных; возможны предвзятость и фактические ошибки. Используется лицензия Gemma.

facebook/wav2vec2-xls-r-1b-en-to-15 — модель Facebook для перевода устной английской речи в письменный текст на одном из 15 языков. Это связка речевого энкодера и текстового декодера: энкодер основан на facebook/wav2vec2-xls-r-1b, декодер — на facebook/mbart-large-50. Модель дообучена на 15 парах перевода из набора Covost2; для выбора языка перевода используются целевые токены. Модель принимает аудио на английском и генерирует текст на немецком, турецком, персидском, шведском, монгольском, китайском, валлийском, каталанском, словенском, эстонском, индонезийском, арабском, тамильском, латышском или японском. Она предназначена для перевода речи, а не только для распознавания английской транскрипции. В метаданных указан формат PyTorch и библиотека Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Модель Facebook Wav2Vec2-XLS-R-2b-21-EN переводит речь с 21 языка на английский. Это модель SpeechEncoderDecoderModel: энкодер инициализирован чекпойнтом facebook/wav2vec2-xls-r-2b, декодер — facebook/mbart-large-50; связка дообучена на парах перевода из набора CoVoST 2. Модель принимает аудио и генерирует текстовый перевод на английском языке. Она предназначена для перевода устной речи, например аудиозаписей и голосовых сообщений. Поддерживаются французский, немецкий, испанский, каталанский, итальянский, русский, китайский, португальский, персидский, эстонский, монгольский, нидерландский, турецкий, арабский, шведский, латышский, словенский, тамильский, японский, индонезийский и валлийский языки как исходные; целевой язык — английский. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. README указывает на результаты оценки на CoVoST 2 и описывает модель как стандартную последовательностную модель с методом generate.

facebook/wav2vec2-xls-r-2b-22-to-16 — модель перевода речи, разработанная Facebook. Это связка кодировщика и декодера: кодировщик инициализирован контрольной точкой facebook/wav2vec2-xls-r-2b, а декодер — facebook/mbart-large-50; модель дообучена на парах перевода из набора CoVoST 2. Она принимает аудио на одном из 22 исходных языков и генерирует письменный перевод на один из 16 целевых языков: английский, немецкий, турецкий, персидский, шведский, монгольский, китайский, валлийский, каталанский, словенский, эстонский, индонезийский, арабский, тамильский, латышский или японский. Подходит для перевода аудиозаписей и устных высказываний без отдельного этапа распознавания и последующего текстового перевода. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Качество может зависеть от языковой пары и характеристик аудио; карточка не приводит количественных оценок качества.

facebook/wmt19-de-en — портированная в формат Transformers модель перевода Facebook FAIR, основанная на трансформере FairseqMachineTranslation (FSMT) и обученная для перевода с немецкого на английский. Она предназначена для перевода текстов, в том числе новостных, и может использоваться через библиотеку Transformers для генерации перевода по входной последовательности. Модель содержит 100,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст; для немецкого и английского указана длина контекста 1024 токена. Веса перенесены из оригинального выпуска fairseq без изменений. В опубликованной оценке результат портированной версии немного ниже результата fairseq: в Transformers не поддерживаются ансамбль из четырёх чекпойнтов и переранжирование. Также модель может некорректно обрабатывать повторяющиеся фрагменты и обрезать содержимое. Лицензия — Apache-2.0.

allenai/wmt19-de-en-6-6-base — портированная в Transformers версия модели машинного перевода на базе fairseq, разработанная AllenAI для перевода с немецкого на английский. Это модель семейства FSMT с архитектурой Transformer, содержащая 25,2 млн параметров; принимает текст и генерирует текст перевода. Она обучена на данных WMT19, а для варианта в карточке приведена оценка BLEU 38,37. Модель подходит для перевода немецких фраз и текстов на английский, например технических предложений. Весовые коэффициенты оставлены идентичными исходной модели AllenAI. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанное ограничение контекста — 1024 токена; модель предназначена для направления de→en и не подтверждена для других языковых пар.

facebook/wmt19-en-de — версия модели Fairseq WMT19, перенесённая в Transformers и предназначенная для перевода текста с английского на немецкий. Это плотная модель FSMT (FairSeq Machine Translation) с архитектурой FSMTForConditionalGeneration и 100,7 млн параметров; веса совпадают с опубликованными оригинальными весами Fairseq. Модель обучалась для задачи перевода новостных текстов в рамках WMT19 и принимает текст на английском, выдавая немецкий перевод. В оценке из карточки версия Transformers получила результат 42,83 против 43,1 у Fairseq. Разница связана с тем, что порт использует один лучший чекпойнт вместо ансамбля из четырёх и не поддерживает переоценку вариантов перевода. Карточка также предупреждает, что повторяющиеся фрагменты во входе могут обрабатываться плохо и приводить к обрезанию текста. Лицензия — Apache 2.0.

foksly/wmt26-constrained-submission — модель для машинного перевода, представленная как ограниченная заявка на общее направление перевода WMT26. Это плотная decoder-only языковая модель семейства Llama с причинной архитектурой, примерно 8 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она переводит с английского на русский, белорусский, казахский и армянский; inference.py поддерживает обычные запросы на перевод, четыре доменных шаблона WMT26 и пользовательские инструкции. В описанной локальной оценке на наборах BOUQuET и WMT25 модель показала конкурентные результаты относительно нескольких публичных моделей размером до 20 млрд параметров; эти результаты не являются официальной оценкой WMT26. Для генерации используется жадное декодирование. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers; лицензия указана как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

X-ALMA — мультиязычная модель для машинного перевода, разработанная Haoran Xu и соавторами. Она расширяет ALMA-R с 6 до 50 языков и включает предобученную базовую модель X-ALMA и языковые модули, которые подключаются по мере необходимости. Это плотная авторегрессионная модель класса XALMAForCausalLM на 12,9 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 4096 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для перевода между поддерживаемыми языками, включая русский, английский, китайский, японский, арабский и многие другие. В README также упоминается возможность открытых многоязычных ответов на вопросы. Карточка сообщает о высоком качестве перевода, в том числе для языков с ограниченными ресурсами, однако независимые показатели качества здесь не приведены. Модель дообучена на базе haoranxu/X-ALMA-13B-Pretrain с использованием корпусов OSCAR, NLLB и OPUS-100. Лицензия — MIT.

xTower13B — языковая модель Unbabel, Instituto Superior Técnico и CentraleSupélec University of Paris-Saclay, дообученная на базе TowerBase для объяснения ошибок машинного перевода и предложения исправлений. Модель построена на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; работает с текстом и поддерживает многошаговые запросы с примерами, как с эталонным переводом, так и без него. Модель предназначена для анализа переводов: она объясняет обнаруженные ошибки на естественном языке и предлагает исправленный вариант. В обучении использовались синтетические объяснения, созданные GPT-4, данные машинного перевода TowerBlocks, а также разговорные данные и инструкции для кода. Обучающие объяснения охватывают пары en-de, en-ru и zh-en; модель заявлена как многоязычная для английского, португальского, испанского, французского, немецкого, нидерландского, итальянского, корейского, китайского и русского языков. Лицензия — CC-BY-NC-4.0; базовая модель Llama 2 распространяется по Llama 2 Community License. Качество на языковых парах, не представленных в обучающих объяснениях, может быть нестабильным.

YanoljaNEXT-Rosetta-4B-2511-GGUF — GGUF-версия языковой модели, разработанной Yanolja NEXT. Это дообученная версия google/gemma-3-4b-pt, использующая только текстовый компонент Gemma3ForCausalLM; модель предназначена для генерации текста и не поддерживает мультимодальные сценарии исходной архитектуры. Модель содержит около 4 млрд параметров и ориентирована прежде всего на перевод структурированных данных в форматах JSON, YAML и XML с сохранением исходной структуры, ключей и разметки. Она подходит для локализации каталогов товаров, отзывов об отелях и другого структурированного контента, а также может выполнять обычный перевод текста. Поддерживаются арабский, болгарский, китайский, чешский, датский, нидерландский, английский, финский, французский, немецкий, греческий, гуджарати, иврит, хинди, венгерский, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, словацкий, испанский, шведский, тагальский, тайский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. К сильным сторонам относятся сочетание компактного размера и конкурентного качества перевода, а также наличие множества квантизированных вариантов для запуска на устройствах с разными ресурсами. В тесте WMT24++ для перевода с английского на корейский модель получила CHrF++ 35,64. Она оптимизирована для структурированных данных, поэтому качество и поведение в иных задачах и для языков, не входящих в заявленный набор, могут отличаться; конкретное максимальное окно контекста в README не указано. Для запуска рекомендуется современная версия llama.cpp с поддержкой Gemma 3; также подходят LM Studio, KoboldCPP и text-generation-webui. Указана лицензия Gemma.