NLLB Translator

NLLB Translator

在 200 种语言之间翻译文字，可选择多种引擎，既有 Space 里运行的开源模型，也有用你自己的密钥调用的云端模型。适合写作者、学生和开发者。

由 Asanari 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：NLLB Translator 是一个网页应用，能在 200 种语言之间翻译文字，并让你为每次请求挑选引擎。几个开源模型在 Space 内部运行，不需要外部 API。你提供自己的密钥时，云端模型也能用。后端是 FastAPI，前端是 Next.js。

适合谁：它适合经常翻译、想比较不同引擎的人，比如写作者、学生和研究者。想要一个自托管、界面清爽、还能添加引擎的翻译器的开发者也适合用它。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
写作 | 作者和编辑 | 比较一段文字的机器翻译结果 | 把一个段落交给两个引擎
教育 | 语言学生 | 在正在学的语言里核对意思 | 翻译一个句子再读回来
软件 | 开发者 | 在自己的服务器上托管翻译器 | 运行 Docker 镜像并添加一个引擎
研究 | 语言学家 | 测试引擎如何处理较少见的语言 | 在同一段文字上中途切换引擎

需要经过认证的法律翻译的人可以跳过它，因为这些都是机器引擎。

用在哪里：这个应用可以在三个地方运行。

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• Windows、macOS 或 Linux，用 Docker 构建本地副本
• 你自己的服务器，使用仓库里的 Dockerfile 和 compose 文件

Use case | Who | What they get back
快速翻译 | 任何人 | 译文，输出随生成实时出现
引擎对比 | 研究者 | 不同本地和云端引擎对同一段文字的结果
自托管 | 开发者 | 本地引擎留在你自己服务器上的翻译器

如何设置：在线页面不需要安装任何东西。本地副本需要下面这些。

• Docker
• Python 和 pip，用来安装 Hugging Face 的 hub 包
• 你自己的密钥，只有在想用云端引擎时才需要

1. 安装 Hugging Face 的 hub 包，并下载这个 Space 的副本。
2. 进入新文件夹，构建 Docker 镜像。
3. 发布 7860 端口，运行容器。
4. 可选：把密钥设为服务器设置，或粘贴到应用的 API keys 面板里。

pip install -U huggingface_hub
hf download Asanari/nllb-translator --repo-type space --local-dir nllb-translator
cd nllb-translator
docker build -t nllb-translator .
docker run -it -p 7860:7860 nllb-translator

如何使用：打开应用，选好源语言和目标语言，选一个引擎，输入或粘贴你的文字。翻译会在你输入时开始，输出逐步流入。交换、复制和示例短语都只需点一下。

工具 | 作用
NLLB-200 600M | 在服务器上用 int8 CPU 推理，覆盖 200 种语言
Hy-MT2 1.8B | 腾讯的专注翻译的模型，在服务器上运行
TranslateGemma 4B | Google 的模型，在 Space 里通过 Ollama 运行，在免费 CPU 上较慢
Qwen3.5 2B 和 Qwen3 1.7B | 在 Space 里通过 Ollama 运行的小型 Qwen 模型
Gemini、Groq 和 OpenRouter | 用你自己的密钥调用的云端引擎
GPT-6 Luna | 需要 OpenAI 密钥的付费 OpenAI 引擎

示例：你把目标语言选成韩语，选 Hy-MT2 引擎，并粘贴一小段英文。译文会在你输入时流入输出区，你也可以换成云端引擎来对比。

新手与专家：如果你刚接触这类工具，保持默认引擎，翻译一个短句。然后换一个引擎，看看措辞有什么变化。

如果你熟悉这个领域，五个本地引擎在服务器上翻译，云端引擎会标明你的文字会发往哪里。大模型的输出逐个词元流出，NLLB 则显示每个完成的行，新的修改会取消旧的流。服务器端和浏览器里有限容量的缓存会复用已完成的翻译。如果某个 Groq 模型下线，后端会找到同一系列里最新的模型。

选好语言和引擎
输入或粘贴文字
本地或云端引擎翻译
输出流入页面

注意事项：每个引擎都会报告自己是否就绪，界面只提供就绪的那些。在浏览器里粘贴的密钥只留在那个浏览器里，并按请求传递，所以服务器不会保存它们。

• License: MIT
• Cost to run: 本地引擎不需要密钥，而 Gemini、Groq、OpenRouter 和 OpenAI 引擎需要你自己的密钥，GPT-6 Luna 是付费的
• Data it reaches: 只有在你选云端引擎时，你的文字才会发给云端服务商，本地引擎在服务器上翻译
• Limits: TranslateGemma 在免费 CPU 上较慢

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：3
• 构建方式：docker
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/Asanari/nllb-translator
• 文件：https://huggingface.co/spaces/Asanari/nllb-translator/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。