Emo.
Tapez une tâche ou un message et recevez les emoji qui conviennent, en 22 langues, sur l'appareil.
Démo
Suggérez des emoji plus vite que vous ne tapez.
Tapez « Rendez-vous chez le dentiste » et obtenez 🦷 🪥 🏥 🩺. Tapez « Payer mes factures » et obtenez 💰 💳 🧾. Emo est réglé sur la façon dont les gens écrivent dans une liste de tâches ou un chat, pas dans une dissertation, et chaque suggestion porte ses variantes de teinte de peau.
Un sélecteur affiche une grille à parcourir. Emo lit le texte et propose les emoji qui conviennent, comme un clavier prédictif propose le mot suivant. Emo est assez petit et assez rapide pour tourner à chaque frappe, et il n'appelle jamais de serveur.
Des suggestions en moins de 2 ms.
Des suggestions en moins de 2 ms depuis un modèle Core ML de 5 MB, dans 22 langues.
Mesures internes. La sémantique des emoji est approximative : des quasi-égalités en tête du classement sont donc attendues.
Suggérer pendant la frappe
Proposez des emoji dans la barre de suggestions pendant que quelqu'un est encore en train de taper, comme un clavier prédictif propose des mots, sur l'appareil et sans aller-retour réseau.
Étiqueter un événement dès sa création
Réglé pour les entrées courtes : « Rendez-vous chez le dentiste » donne 🦷 🪥 🏥 🩺, pour qu'une app d'agenda ou de tâches puisse marquer un élément dès que quelqu'un l'enregistre.
Des emoji pour un brouillon
Suggérez les emoji qui conviennent à un message pendant qu'on l'écrit, dans l'une des 22 langues, sans envoyer le brouillon où que ce soit.
Gardez votre sélecteur, ajoutez les suggestions
Emo remplit la barre de suggestions au-dessus du clavier : l'utilisateur qui sait ce qu'il veut continue de parcourir la grille, et tous les autres ont le bon emoji d'emblée.
Inspiration
Des idées à construire avec Emo. Copiez un prompt dans votre agent de code et lancez-vous.
Add an emoji suggestion strip above the keyboard.
Add a suggestion strip that calls Desert Ant's Emo on-device as the user types and offers the emoji that fit the sentence, in their language, with no network call. Build it with the Desert Ant SDK. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. Install: SwiftPM desert-ant-core; Maven ai.desertant:emo:3.1.0; npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Suggest a reaction emoji for any message.
In a chat app, use Desert Ant's Emo on-device to suggest a fitting reaction emoji for the message a user is looking at, faster than they could scroll a picker. Build it with the Desert Ant SDK. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. Install: SwiftPM desert-ant-core; Maven ai.desertant:emo:3.1.0; npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Tag a post and suggest an emoji for it.
As a user drafts a post, run Desert Ant's Gist to tag its topic and Emo to suggest a fitting emoji, both on-device. Build it with the Desert Ant SDK. Gist (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/gist/. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Auto-add an emoji to a task or calendar title.
Use Desert Ant's Emo on-device to add a fitting emoji to a task or event title as it's created, in the user's language. Build it with the Desert Ant SDK. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. Install: SwiftPM desert-ant-core; Maven ai.desertant:emo:3.1.0; npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Build an emoji search that understands a sentence, not just keywords.
Build an emoji picker that runs Desert Ant's Emo on-device so typing a phrase surfaces the emoji that fit the meaning, faster than scrolling. Build it with the Desert Ant SDK. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. Install: SwiftPM desert-ant-core; Maven ai.desertant:emo:3.1.0; npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Suggest a status emoji from what someone is typing.
In a chat or status field, run Desert Ant's Emo on-device to suggest a status emoji from the text the user is writing. Build it with the Desert Ant SDK. Emo (Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript). Install and API: https://desertant.com/docs/emo/. Install: SwiftPM desert-ant-core; Maven ai.desertant:emo:3.1.0; npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core. SDK source: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core. Machine-readable catalog of every model and SDK: https://desertant.com/llms.txt.
Ce que fait le modèle
- Vocabulaire soigné de 812 emoji du quotidien, avec leurs variantes de teinte de peau.
- Multilingue : 22 langues, dont le CJC, l'arabe, le thaï et le hindi.
- Bien moins de 2 ms par suggestion sur l'appareil.
- 5 MB sur Apple, 11 MB sur LiteRT. Sans appel serveur.
Prise en main
Ajoutez suggestions d'emoji à votre application iOS or macOS, Android or web en quelques lignes de code. Docs Emo.
// Swift Package Manager
.package(url: "https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core", from: "3.1.0")
// target dependency
.product(name: "Emo", package: "desert-ant-core")import Emo
let emo = Emo()
let suggestions = try await emo.suggestions(for: "Pay my bills")
// [EmoSuggestion(emoji: "💰", confidence: ...), ...]Add Emo from Desert Ant Labs to this Swift project (iOS, macOS). What it does: Emo : suggestions d'emoji sur l'appareil. 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: "Emo", package: "desert-ant-core") Reference: - Model page: https://desertant.com/models/emo/ - 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.
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:emo:3.1.0")import ai.desertant.emo.Emo
Emo(context).use { emo ->
val suggestions = emo.suggestions("Pay my bills")
// List<EmoSuggestion>
}Add Emo from Desert Ant Labs to this Kotlin project (Android).
What it does: Emo : suggestions d'emoji sur l'appareil.
SDK:
Kotlin (Android)
Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme
// build.gradle.kts (Maven Central)
implementation("ai.desertant:emo:3.1.0")
Reference:
- Model page: https://desertant.com/models/emo/
- 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.
npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/coreimport { Emo } from "@desert-ant-labs/emo";
const emo = await Emo.load();
const results = await emo.suggestions("Pay my bills");
// [{ emoji: "💰", confidence: 0.62 }, ...]Add Emo from Desert Ant Labs to this JavaScript / TypeScript project (Web, Node.js). What it does: Emo : suggestions d'emoji sur l'appareil. SDK: JavaScript / TypeScript (Web, Node.js) Repo: https://github.com/Desert-Ant-Labs/desert-ant-core#readme npm i @desert-ant-labs/emo @litertjs/core Reference: - Model page: https://desertant.com/models/emo/ - 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.
Spécifications
- Langues
- 22, dont l'anglais, l'espagnol, le français, l'allemand, le portugais et le japonais
- Taille sur l'appareil
- 5 MB sur Apple via Core ML et 11 MB via LiteRT ailleurs (modèle + tokenizer)
- Vitesse
- Moins de 2 ms par suggestion
- Modèle
- Classifieur de texte à deux flux : n-grammes lexicaux et embedding multilingue
Emo est réglé pour des textes courts qui portent une intention : une tâche, une entrée d'agenda, un message. Sur un texte long, les suggestions deviennent plus bruitées.
Le sens d'un emoji est imprécis : attendez-vous à des quasi-égalités en tête du classement, et à ce que les langues les moins dotées de l'ensemble soient un peu plus faibles que l'anglais.
FAQ
Qu'est-ce que Emo ?
Tapez une tâche ou un message et recevez les emoji qui conviennent, en 22 langues, sur l'appareil.
Emo fonctionne-t-il sur l'appareil ?
Oui. Emo s'exécute sur l'appareil, sans appel serveur : les données restent chez l'utilisateur.
Quelles plateformes Emo prend-il en charge ?
Emo est livré sous forme de SDK natif sur l'appareil pour Swift, Kotlin, JavaScript / TypeScript.
Combien coûte Emo ?
Chaque modèle est gratuit jusqu'à 100k appareils actifs mensuels par SDK. Inférence illimitée par utilisateur. Contactez-nous pour des licences sur mesure.
Quelle est la précision ou la vitesse de Emo ?
Des suggestions en moins de 2 ms depuis un modèle Core ML de 5 MB, dans 22 langues.