Desert Ant Labs

Tongue

SprachenerkennungVerfügbar

Sprachenerkennung auf dem Gerät, die schon aus wenigen Wörtern erkennt, welche von 84 Sprachen vorliegt, in Mikrosekunden.

Demo

Sprache anhand von 3 Wörtern bestimmen.

„kann ich das haben“ ist Deutsch. „안녕하세요“ ist Koreanisch. Drei Wörter sind der schwierige Fall, und drei Wörter sind genau das, was ein Suchfeld hergibt.

Aus drei Wörtern erreicht Tongue 0,933, wo ein 293 MB großer Detektor 0,887 erreicht. Tongue ist 2 MB groß und arbeitet in zwei Stufen: Manche Schriften gehören nur zu einer Sprache, Hangul ist Koreanisch und Thai ist Thai, entschieden ganz ohne Modell. Der Rest geht an das Modell.

Tongue braucht keinen Tokenizer, keine Vokabeldatei und keine Inferenz-Laufzeit, und deshalb passt das ganze Paket in 2 MB. Wenn die Eingabe zu kurz für eine Entscheidung ist, meldet Tongue einen Gleichstand.

0,933 aus einem 2 MB großen Modell.

Mit 2 MB erreicht Tongue 0,933 bei FLORES-200-Eingaben aus drei Wörtern, gegenüber 0,887 bei einem Detektor mit 293 MB.

0,933
FLORES-200, 3 Wörter
gegenüber 0,887 bei einem 293-MB-Detektor
0,992
Tweets
eld-Benchmark, 9.066 Zeilen
84
Sprachen
2 MB
int8-Gewichte
kein Tokenizer, keine Runtime

Gemessen an den ausgelieferten int8-Gewichten über drei öffentliche Benchmarks hinweg, die anderen Detektoren auf identischen Zeilen und Sprachteilmengen. Vollständige Tabellen und Fehlerbilder stehen auf der Modellkarte.

Anwendungsfälle

Sprache anhand von 3 Wörtern bestimmen.

Text nach Sprache weiterleiten

Das passende Übersetzungsmodell, den Analyzer oder die Support-Warteschlange schon aus den ersten Wörtern einer Eingabe wählen, vollständig auf dem Gerät.

Tastaturen und Eingabe

Die Sprache mitten im Satz erkennen, um Autokorrektur, Vorschläge oder Layouts umzuschalten, für zweistellige Mikrosekunden pro Tastenanschlag.

Suche und Content-Pipelines

Kurze Zeichenketten vor dem Indexieren oder Moderieren mit einer Sprache versehen, ohne Netzwerk-Roundtrip und ohne Dienst pro Anfrage.

Lieber nach mehr Text fragen als raten

„la casa“ geht als Italienisch genauso durch wie als Spanisch. Tongue meldet das Unentschieden, sodass Ihr Produkt lieber auf ein weiteres Wort wartet, als versehentlich die Tastatur umzuschalten.

Inspiration

Ideen zum Bauen mit Tongue. Kopieren Sie einen Prompt in Ihren Coding-Agenten und los.

Tongue

Route incoming messages to the right language agent.

Tongue

Auto-switch the keyboard and spellcheck to the language being typed.

Tongue

Tag user posts by language for search and moderation.

TongueRedact

Detect the language, then redact PII in that language.

Tongue

Detect the language of a search query and pick the right index.

TongueGist

Build an OpenClaw skill that tags and language-routes text.

TongueGist

A chat bot that tags and language-routes messages, in Node.

TongueGist

Build an agent skill that tags and language-routes text for an agent.

Was das Modell macht

  • 84 Sprachen: 59 entscheidet das Modell, 25 allein die Schrift.
  • 2 MB int8-Gewichte, im Paket enthalten; nichts wird heruntergeladen.
  • Zweistellige Mikrosekunden pro Erkennung, auf dem Main Thread.
  • Identische Antworten unter Swift, Kotlin und JavaScript, abgesichert durch gemeinsame Golden Vectors.
  • Meldet einen Zuverlässigkeitswert und markiert jedes Unentschieden.

Erste Schritte

Fügen Sie sprachenerkennung mit wenigen Zeilen Code zu Ihrer iOS or macOS, Android or web-App hinzu. Tongue Docs.

iOS, macOS
Installation
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core", from: "3.1.0")
// target dependency
.product(name: "Tongue", package: "desert-ant-core")
Beispiel - Swift
import Tongue

let tongue = try Tongue()
tongue.detect("kann ich das haben").language
// "de"
Mit einem Prompt bauen
Add Tongue from Desert Ant Labs to this Swift project (iOS, macOS).

What it does: Sprachenerkennung auf dem Gerät.

SDK:

Swift (iOS, macOS)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core", from: "3.1.0")
// target dependency
.product(name: "Tongue", package: "desert-ant-core")

Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/tongue/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt

Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
Android
Installation
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:tongue:3.1.0")
Beispiel - Kotlin
import ai.desertant.tongue.Tongue

val tongue = Tongue.bundled(context)
tongue.detect("kann ich das haben").language
// "de"
Mit einem Prompt bauen
Add Tongue from Desert Ant Labs to this Kotlin project (Android).

What it does: Sprachenerkennung auf dem Gerät.

SDK:

Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:tongue:3.1.0")

Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/tongue/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt

Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.
Web, Node.js
Installation
npm i @desert-ant-labs/tongue
Beispiel - TypeScript
import { Tongue } from "@desert-ant-labs/tongue";

const tongue = await Tongue.load();
tongue.detect("kann ich das haben").language;
// "de"
Mit einem Prompt bauen
Add Tongue from Desert Ant Labs to this JavaScript / TypeScript project (Web, Node.js).

What it does: Sprachenerkennung auf dem Gerät.

SDK:

JavaScript / TypeScript (Web, Node.js)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme
npm i @desert-ant-labs/tongue

Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/tongue/
- Full catalog and other models: https://desertant.com/llms.txt

Add the SDK, then follow its README for the exact API and current version. Do not invent API names or method signatures; confirm them against the README.

Technische Daten

Sprachen
84, in 31 Schriften
Größe auf dem Gerät
2 MB int8-Gewichte, im Paket
Geschwindigkeit
Zweistellige Mikrosekunden pro Erkennung
Modell
Skript-Router plus gehashte Zeichen-N-Gramme in einen linearen int8-Head

Ein oder zwei Wörter sind oft nicht entscheidbar, und keine Modellgröße behebt das. Tongue meldet einen Gleichstand oder eine vorläufige Antwort, behandeln Sie geringe Verlässlichkeit also als „unbekannt“, nicht als Antwort.

Malaiisch und Indonesisch teilen sich zu viel Vokabular, um sie an einer kurzen Probe zu trennen. Mongolisch ist nur in der traditionellen Schrift abgedeckt, sodass kyrillisches Mongolisch als Russisch gelesen wird.

Markennamen, Zahlen und Code sind keine Sprache und bekommen eine Vermutung.

FAQ

Was ist Tongue?

Sprachenerkennung auf dem Gerät, die schon aus wenigen Wörtern erkennt, welche von 84 Sprachen vorliegt, in Mikrosekunden.

Läuft Tongue auf dem Gerät?

Ja. Tongue läuft auf dem Gerät, ohne Serveraufruf, sodass die Daten beim Nutzer bleiben.

Welche Plattformen unterstützt Tongue?

Tongue wird als natives On-Device-SDK für Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript ausgeliefert.

Was kostet Tongue?

Jedes Modell ist kostenlos für bis zu 100k monatlich aktive Geräte pro SDK. Unbegrenzte Inferenz pro Nutzer. Kontaktieren Sie uns für individuelle Lizenzen.

Wie genau oder schnell ist Tongue?

Mit 2 MB erreicht Tongue 0,933 bei FLORES-200-Eingaben aus drei Wörtern, gegenüber 0,887 bei einem Detektor mit 293 MB.

Ressourcen