Marian · Lokale Übersetzung

Übersetzer mit lokaler IA

Übersetzen Sie Englisch und Spanisch direkt in Ihren Browser, ohne den Text an die Server von UtiliTools Pro zu senden.

SpanischInglés
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Datenschutz:Die Marian-Modelle werden über WebAssembly ausgeführt. Der von Ihnen eingegebene Text wird nicht an UtiliTools Pro gesendet.

Spanische Neuralübersetzung ↔ Englisch ohne Ihren Text zu senden

Das Tool verwendet Marian-OPUS-MT-Modelle, die für Transformers.js vorbereitet sind. Jede Richtung nutzt ihr eigenes Modell, und nach dem ersten Download kann der Browser die gespeicherten Dateien wiederverwenden.

Spanisch → Englisch

Übersetzen Sie Spanisch ins Englische mit einem spezialisierten Modell.

Englisch → Spanisch

Kehren Sie die Richtung mit einem Klick um.

Lokaler Datenschutz

Der Inhalt wird auf dem Gerät verarbeitet.

Neurale Translation

Verwendet Marian-Modelle im ONNX-Format.

Ergebnis kopieren

Übersetzung direkt kopieren.

TXT herunterladen

Speichern Sie den übersetzten Text als Datei.

Wie man das Werkzeug benutzt

  1. 1

    Schreiben oder fügen Sie den Text ein.

  2. 2

    Wählen Sie die Richtung ES→EN oder EN→ES.

  3. 3

    Klicke auf „Mit KI übersetzen“.

  4. 4

    Übersetzung kopieren oder herunterladen.

Lokales Modell

Marian OPUS-MT ist eine Familie von auf Übersetzung spezialisierten Modellen. Wir verwenden ONNX-Konvertierungen, die mit Transformers.js und WebAssembly kompatibel sind.

Häufig gestellte Fragen

Ist der Übersetzer kostenlos?

Ja. Die Modelle laufen in Ihrem Browser und es fallen keine API-Kosten für Übersetzungen an.

Welche Sprachen werden unterstützt?

Diese erste Version ist für Spanisch und Englisch in beide Richtungen optimiert.

Wird der Text an UtiliTools Pro gesendet?

Nein. Die Inferenz erfolgt lokal über WebAssembly.

Warum dauert die erste Übersetzung länger?

Der Browser muss das Modell von der ausgewählten Adresse herunterladen. Nachfolgende Ausführungen können den Cache nutzen.

Kann ich lange Texte übersetzen?

Ja. Das Tool unterteilt den Text automatisch in Fragmente, um eine Überlastung des Modells zu vermeiden.

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