-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Models Native text2text
Mike edited this page May 28, 2026
·
1 revision
Режим: Native. Категория: Text2Text / text-to-text задачи.
Всего моделей: 8.
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-T5-61M |
| Label | LaMini T5 61M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.06 GB catalog size, ~57 MB disk/cache |
| Параметры | 0.061B |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 57 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 569 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-T5-61M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-Flan-T5-77M |
| Label | LaMini Flan T5 77M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.07 GB catalog size, ~73 MB disk/cache |
| Параметры | 0.077B |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 73 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 585 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-Flan-T5-77M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-T5-223M |
| Label | LaMini T5 223M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.21 GB catalog size, ~211 MB disk/cache |
| Параметры | 0.223B |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 211 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 723 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-T5-223M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-Flan-T5-248M |
| Label | LaMini Flan T5 248M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.23 GB catalog size, ~235 MB disk/cache |
| Параметры | 0.248B |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 235 MB; memory/VRAM около 282 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 794 MB+ свободной VRAM/RAM и 747 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-Flan-T5-248M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/flan-t5-small |
| Label | flan t5 small |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.25 GB catalog size, ~260 MB disk/cache |
| Параметры | не указаны |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 260 MB; memory/VRAM около 312 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 824 MB+ свободной VRAM/RAM и 772 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/flan-t5-small |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/t5-small |
| Label | t5 small |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.25 GB catalog size, ~260 MB disk/cache |
| Параметры | не указаны |
| Минимальные требования | tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 260 MB; memory/VRAM около 312 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 824 MB+ свободной VRAM/RAM и 772 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/t5-small |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-T5-738M |
| Label | LaMini T5 738M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.68 GB catalog size, ~701 MB disk/cache |
| Параметры | 0.738B |
| Минимальные требования | small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 701 MB; memory/VRAM около 841 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 1353 MB+ свободной VRAM/RAM и 1213 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-T5-738M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
| Поле | Значение |
|---|---|
| Название | Xenova/LaMini-Flan-T5-783M |
| Label | LaMini Flan T5 783M |
| Категория | Text2Text / text-to-text задачи |
| Runtime/backend | native / onnxruntime / onnx |
| Вес | 0.73 GB catalog size, ~743 MB disk/cache |
| Параметры | 0.783B |
| Минимальные требования | small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 743 MB; memory/VRAM около 891 MB; CPU или доступный ONNX provider |
| Оптимальные требования | cuda, directml, coreml, cpu; желательно 1403 MB+ свободной VRAM/RAM и 1255 MB+ disk cache |
| HF link | Xenova/LaMini-Flan-T5-783M |
| Доступные quantizations | auto |
| Краткое описание | known browser-ready provider |
| Best in | text-generation |
- xlocllm
- Quickstart
- About
- Functions Python
- Functions TypeScript
- Use cases
- Examples Python
- Examples TypeScript
- Shared GPU mode
-
Models catalog
- Models The best
- Models Full model list
- Models Use your model
- For native mode
- Models Native LLM tiny small
- Models Native LLM medium
- Models Native LLM large
- Models Native embedding
- Models Native reranker
- Models Native translator
- Models Native tts
- Models Native vlm
- Models Native asr
- Models Native ocr
- Models Native image-classification
- Models Native object-detection
- Models Native image-segmentation
- Models Native depth-estimation
- Models Native document-layout
- Models Native table-detection
- Models Native document-qa
- Models Native language-id
- Models Native audio-classification
- Models Native text-classification
- Models Native ner
- Models Native zero-shot-text
- Models Native summarization
- Models Native text2text
- Models Native code
- For webgpu mode
- For web mode
- Models Web LLM
- Models Web embedding
- Models Web reranker
- Models Web translator
- Models Web tts
- Models Web vlm
- Models Web asr
- Models Web ocr
- Models Web image-classification
- Models Web object-detection
- Models Web image-segmentation
- Models Web depth-estimation
- Models Web document-layout
- Models Web table-detection
- Models Web document-qa
- Models Web zero-shot-image
- Models Web language-id
- Models Web audio-classification
- Models Web text-classification
- Models Web ner
- Models Web zero-shot-text
- Models Web summarization
- Models Web text2text
- Models Web code
- Dev