GraySoft
Projects Models Compare Cloud benchmarks FAQ Download guIDE →
Model Intelligence Sheet

Flashtond22/Piros-Toll-GGUF overview

<div align="center" <br ✏️ PIROS TOLL ✦ GGUF Magyar helyesírás javító és ékezetesítő — Ollama és llama.cpp Nem írja át a szövegedet. Kijavítja. <br Méret https…

ggufmagyarhungarianhelyesirasekezetesitesnyelvhelyesseggrammar-error-correctiondiacritics-restorationtext-generationhubase_model:Flashtond22/Piros-Tollbase_model:quantized:Flashtond22/Piros-Tolllicense:cc-by-nc-nd-4.0endpoints_compatibleregion:usconversational

Runs locally from ~53.6 MB disk (4 GB VRAM class GPUs with llama.cpp / guIDE).

Downloads
0
Likes
0
Pipeline
text-generation

Repository Files & Downloads

5 GGUF files detected
Direct downloads for local inference
FileTypeQuantizationSizeLink
PirosToll-Tiszta-F16.ggufGGUFF16168.7 MBDownload
PirosToll-Tiszta-Q4_K_M.ggufGGUFQ4_K_M53.6 MBDownload
PirosToll-Tiszta-Q5_K_M.ggufGGUFQ5_K_M61.4 MBDownload
PirosToll-Tiszta-Q6_K.ggufGGUFQ6_K69.6 MBDownload
PirosToll-Tiszta-Q8_0.ggufGGUFQ8_089.9 MBDownload

Model Details

Model IDFlashtond22/Piros-Toll-GGUF
AuthorFlashtond22
Pipelinetext-generation
Licensecc-by-nc-nd-4.0
Base modelFlashtond22/Piros-Toll
Last modified2026-08-17T06:05:06.000Z

Model README

---

license: cc-by-nc-nd-4.0

language:

  • hu

library_name: gguf

pipeline_tag: text-generation

base_model: Flashtond22/Piros-Toll

base_model_relation: quantized

tags:

  • magyar
  • hungarian
  • helyesiras
  • ekezetesites
  • nyelvhelyesseg
  • grammar-error-correction
  • diacritics-restoration

---

<div align="center">

<br>

✏️ PIROS TOLL ✦ GGUF

Magyar helyesírás-javító és ékezetesítő — Ollama és llama.cpp

Nem írja át a szövegedet. Kijavítja.

<br>

!Méret

!GGUF

!Saját

!Licenc

<br>

Készítette: Flashtond

<br>

Fut telefonon · Elmagyarázza a javításait · Békén hagyja a hibátlan szöveget

<br>

</div>

---

Két dolgot tud, amit érdemes kipróbálni

1. Helyesírás és nyelvhelyesség

Tegnap a boltba voltam és vettem egy nagy mértékben olcsó kenyeret.
                ↓
Tegnap a boltban voltam, és vettem egy nagymértékben olcsó kenyeret.

2. Ékezetesítés

Telefonon, angol billentyűzeten, sietve senki nem tesz ki ékezetet. Írd le ahogy esik, a Piros Toll helyreteszi:

A gyerekek mar reg alszanak, csendben gyere haza es ne kapcsold fel a villanyt.
                ↓
A gyerekek már rég alszanak, csendben gyere haza és ne kapcsold fel a villanyt.
Kerlek kuldd el a szamlat meg ma delutan, mert surgos.
                ↓
Kérlek küldd el a számlát még ma délután, mert sürgős.

---

Eredmények

Két tesztsoron mérve. A valódi tesztsor kézzel írt mondatokból áll: olyan hibákkal, amiket magyarul írók tényleg elkövetnek, és nyolc szándékosan hibátlan mondattal, amikhez nem szabad hozzányúlni.

<div align="center">

| Mérőszám | Szintetikus teszt | Valódi teszt |

|:---|---:|---:|

| Precizitás | 85,3 % | 74,3 % |

| Fedés | 73,7 % | 55,3 % |

| F0.5 | 82,7 % | 69,5 % |

| Tökéletes javítás | 55,0 % | 58,8 % |

| Hibátlant békén hagy | 90,0 % | 87,5 % |

</div>

Minden második mondat szó szerint tökéletesen jön vissza, és a hibátlan szövegek 87,5%-át érintetlenül hagyja. Ez utóbbi a legfontosabb szám: egy javítóeszköz akkor használható, ha megbízol benne.

Az F0.5 a fő mérőszám, mert egy javítóeszköznél a hamis javítás súlyosabb hiba, mint a kihagyott. Ha a modell elront egy helyes szót, onnantól mindent ellenőrizned kell.

Erősségek kategóriánként

<div align="center">

| Terület | Találat |

|:---|:---:|

| j és ly | 2/2 |

| -val/-vel hasonulás | 2/2 |

| a és az névelő | 1/1 |

| Ikes igék | 1/1 |

| -ba/-be és -ban/-ben | 3/4 |

| Hibátlan szöveg érintetlenül | 7/8 |

</div>

---

Használat

Ollama

ollama run hf.co/Flashtond22/Piros-Toll-GGUF:Q8_0

llama.cpp

llama-cli -m PirosToll-Tiszta-Q8_0.gguf -p "<hiba>Tegnap a boltba voltam.<javit>" -n 200 --temp 0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

MODEL = "Flashtond22/Piros-Toll"
tok   = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL, dtype=torch.bfloat16)

szoveg = "Tegnap a boltba voltam es vettem egy nagy mertekben olcso kenyeret."
be = tok("<hiba>" + szoveg + "<javit>", return_tensors="pt")
ki = model.generate(**be, max_new_tokens=300, do_sample=False)
print(tok.decode(ki[0][be.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

A formátum egyszerű: <hiba> + a szöveged + <javit>, és a modell a javított változatot írja.

---

Beállítások

| Beállítás | Érték | Miért |

|:---|:---:|:---|

| do_sample | False | A javítás nem kreatív feladat. Mintavételezéssel a modell átfogalmazhat. |

| temperature | 0.0 | Ugyanez az ok. |

| bemenet | egy bekezdés | Hosszabb szöveget bontsd bekezdésekre. |

---

Hol fut el

<div align="center">

| Formátum | Méret | Hardver |

|:---|---:|:---|

| GGUF Q4_K_M | 56 MB | Bármi. Telefon, Raspberry Pi, tíz éves laptop. |

| GGUF Q8_0 | 94 MB | Processzoron gyors, videokártya nem kell. |

| bf16 | 177 MB | Bármelyik videokártya. |

</div>

Ez a modell szándékosan kicsi. Egy helyesírás-javítónak ott kell futnia, ahol a felhasználó van, nem a felhőben.

---

Korlátok

Helyesírást és nyelvhelyességet javít. Nem stilisztikai szerkesztő, nem fogalmaz újra, és nem ellenőrzi, hogy amit írtál, az igaz-e.

Ritka szavakon, szakszavakon és szokatlan tulajdonneveken szándékosan óvatos: ha valamit nem ismer, inkább nem nyúl hozzá. Cserébe nem is ront el neveket.

A teljesen ékezetlen szövegnél a rövid, ritka szavakat néha eltéveszti. Hosszabb, összefüggő mondatokon lényegesen pontosabb, mert a szövegkörnyezet segít.

A javasolt változtatásokat érdemes átnézni. A magyar helyesírásban sok eset van, ahol a szövegkörnyezet dönt.

---

Eredet

A modell súlyai véletlen inicializálásból, kizárólag saját tanítási eljárással készültek. Nem tartalmaznak más modellből átvett paramétert. A tokenizer is saját, magyar szövegre tanítva.

Az architektúra a nyilvánosan dokumentált Llama-típusú felépítést követi, hogy a modell a szabványos futtatókörnyezetekben működjön.

---

Licenc

CC BY-NC-ND 4.0: Nevezd meg, Ne add el, Ne változtasd.

| Amit megtehetsz | Amit nem |

|:---|:---|

| Letöltöd és futtatod bárhol | Kereskedelmi felhasználás |

| Magáncélra, tanuláshoz, kutatáshoz használod | Továbbtanítás és a származék terjesztése |

| Változatlanul megosztod, a szerző megnevezésével | A szerző megnevezésének elhagyása |

Kereskedelmi felhasználáshoz külön engedély szükséges.

Kötelező megnevezés: „Piros Toll, készítette Flashtond (CC BY-NC-ND 4.0)"

<div align="center">

<br>

✏️ PIROS TOLL

Készítette: Flashtond

<br>

</div>

Run Flashtond22/Piros-Toll-GGUF with guIDE

Download guIDE — the AI-native code editor with local LLM inference and 69 built-in tools.

Download guIDE → · Browse 524k+ models · Compare models

Source: Hugging Face · Compare models