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@@ -1,4 +1,4 @@
-# **NanoTranslator-XS**
+# **NanoTranslator-L**
 
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@@ -41,7 +41,7 @@ Prompt 格式如下：
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
-model_path = 'Mxode/NanoTranslator-XS'
+model_path = 'Mxode/NanoTranslator-L'
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
@@ -78,7 +78,7 @@ print(response)
 
 根据实际测试，使用 ONNX 模型推理会比直接使用 transformers 推理要**快 2～10 倍**。
 
-如果希望使用 ONNX 模型，那么你需要手动切换到 [onnx 分支](https://huggingface.co/Mxode/NanoTranslator-XS/tree/onnx)并从本地加载。
+如果希望使用 ONNX 模型，那么你需要手动切换到 [onnx 分支](https://huggingface.co/Mxode/NanoTranslator-L/tree/onnx)并从本地加载。
 
 参考文档：