NLLB-200 3.3B

NLLB-200 3.3B

在 200 种语言之间翻译单个句子，重点关注低资源语言。这是 facebook 发布的研究模型，面向机器翻译研究者，不用于生产环境或认证翻译。

由 facebook 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：NLLB-200 是一个机器翻译模型，在 200 种语言之间翻译单个句子。这张卡片介绍的是 3.3B 版本。它主要为研究而建，重点放在训练文本很少的语言上。

适合谁：它适合机器翻译研究者和研究低资源语言的团队。模型卡把研究者列为主要用户。

Title: 谁在用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 机器翻译研究者 | 研究多种语言之间的句子翻译 | 把一个语言对和基线做比较
语言技术 | 处理低资源语言的团队 | 对少有支持的语言试用单句翻译 | 为某一种语言做翻译器原型
软件 | NLP 工程师 | 在正式开发前用 transformers 库试用模型 | 在本机对短句做快速试验

如果你需要文档翻译、医学或法律文本，或者认证翻译，可以跳过它。

用在哪里：

• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux：用来下载文件
• transformers 库：模型页上标注的库
• Fairseq 代码仓库：模型卡说使用方法和训练代码都在那里

Title: 它能做的事
Use case | Who | What they get back
单句翻译 | 研究者 | 目标语言里的一个译句
低资源语言研究 | 语言技术团队 | 可以检查的低数据语言输出

如何设置：

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python
• 足够放下 3.3B 模型的磁盘空间

1. 安装 Hugging Face Hub 工具。
2. 下载模型文件。
3. 按 Fairseq 仓库的说明使用，因为模型卡把你指向那里。

pip install -U huggingface_hub
hf download facebook/nllb-200-3.3B

如何使用：
一次翻译一个句子，在它的 200 种语言中任选两种。模型卡说模型训练时输入不超过 512 词元，所以更长的文本翻译可能变差。使用方法请看 Fairseq 仓库。

hf download facebook/nllb-200-3.3B

示例：
你让它把一个短句，比如“Where is the station?”，翻译成它支持的 200 种语言之一。它返回一个译句。模型卡提醒说仍可能出现误译，所以重要的内容要自己核对。

新手与专家：
如果你是新手，机器翻译就是让程序把一种语言的文字变成另一种语言。第一件小事是运行下载命令，然后按 Fairseq 的说明翻译一个短句。

如果你懂这个领域，模型卡称模型学自平行多语数据，外加用 Common Crawl 构建的单语文本。它在 Flores-200 上用 BLEU、spBLEU 和 chrF++ 打分，还有人工 XSTS 评分和毒性检查。代价在范围：主要在 Wikimedia 文本上测试，对其他领域的检查有限。

源语言的一个句子
SentencePiece 把它切成片段
NLLB-200 3.3B 翻译它
目标语言的一个句子

注意事项：

• 研究用途：它用于实验和研究，不应该放进正式上线的生产服务。
• 领域：它用通用文本训练，不是医学或法律等专业文本。
• 长度：它训练时输入不超过 512 词元，文档翻译不在适用范围内。
• 认证：它的输出不能代替认证翻译。
• 风险：可能仍有误译，当人们据此做健康或安全决定时尤其要注意。
• 训练数据：来自公开的网络来源，个人信息可能没有被完全清除。
• License：cc-by-nc-4.0，所以是非商业的。
• Cost to run：没有提到 API 密钥、账号或付费服务。
• Data it reaches：你从 Hugging Face 下载文件，模型卡没有提到别的访问。
• Not for：生产部署、文档翻译、专业领域和认证翻译。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：translation
• 框架：transformers
• 最近 30 天下载：293,185
• 点赞：493
• 许可证：cc-by-nc-4.0
• 语言：ace, acm, acq, aeb, af, ajp, ak, als
• Quantized versions: 9
• Fine-tunes: 39
• 标签：transformers, pytorch, m2m_100, text2text-generation, nllb, translation

链接

• 模型：https://huggingface.co/facebook/nllb-200-3.3B
• 文件：https://huggingface.co/facebook/nllb-200-3.3B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download facebook/nllb-200-3.3B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。