Tanaos Spam Detection: испанский спам-детектор, который работает там, где другие спотыкаются

Испанский спам — это отдельная вселенная. И Tanaos её понимает

Попробуйте запустить обычный спам-детектор на испанских комментариях. «¡Gana dinero rápido!», «Oferta exclusiva solo hoy», «Haz clic aquí para tu premio». Модель, обученная на английском, либо пропустит половину, либо пометит как спам легитимные сообщения с эмоциональными восклицаниями — для испанского это норма.

Tanaos Spam Detection — это специализированная модель, которая знает разницу между искренним «¡Qué ofertón!» и мошенническим «¡Gana 1000€ en 5 minutos!». И работает она локально, без отправки данных на сервера Google или OpenAI.

Что умеет эта модель (и чего не умеет)

Tanaos — это бинарный классификатор. На входе — текст на испанском, на выходе — метка «спам» или «не спам» с вероятностью. Просто? Только на первый взгляд.

• Распознаёт эволюционирующие шаблоны: Модель обучена на актуальных данных 2024-2025 годов. Она знает про крипто-скамы, фишинговые ссылки под видом «проверки аккаунта» и спам в стиле «только для избранных клиентов».
• Понимает контекстуальные нюансы: Фраза «envía tu CV» в профессиональной сети — норма. Та же фраза в комментариях к видео с котиками — подозрительна.
• Работает с короткими текстами: Определяет спам даже в сообщениях из 3-5 слов — там, где крупные модели типа GPT-4 часто ошибаются из-за недостатка контекста.

Установка и первый запуск: быстрее, чем настроить Gmail-фильтр

Всё, что нужно — Python 3.9+ и несколько команд. Никаких GPU, никаких квот на API.

pip install transformers torch

Библиотека Transformers на февраль 2026 — версия 4.45.0, но с моделью работают и более свежие релизы.

from transformers import pipeline

# Загружаем модель (скачивается один раз, ~500 МБ)
spam_detector = pipeline("text-classification", 
                        model="tanaos/spam-detection-es",
                        tokenizer="tanaos/spam-detection-es")

# Тестовые примеры
messages = [
    "¡Hola! Me encantó tu video, muy útil",  # Не спам
    "GANA DINERO RÁPIDO SIN INVERTIR. Haz clic aquí: http://bit.ly/estafa",  # Спам
    "Oferta limitada: iPhone 15 por 99€. Solo hoy."  # Спам
]

for msg in messages:
    result = spam_detector(msg)[0]
    print(f"{msg[:50]}... -> {result['label']} ({result['score']:.2%})")

Результат вы увидите через 10-15 секунд (первая загрузка медленнее). Дальше обработка каждого сообщения занимает доли секунды даже на старом процессоре.

Tanaos vs другие инструменты: когда выбирать именно его

Главное преимущество Tanaos — он решает конкретную задачу без лишнего пафоса. Не нужно платить за токены, не нужно отправлять пользовательские данные на сторонние сервера, не нужно разбираться с тонкой настройкой гиперпараметров.

Реальные кейсы: где эта модель спасает проекты

1 Модерация комментариев на испаноязычном сайте

У вас блог или новостной портал с аудиторией в Латинской Америке. В комментариях появляются не только боты, но и реальные люди, которые рекламируют свои услуги в неположенном месте. Tanaos отфильтровывает 85-90% такого спама, оставляя нормальные дискуссии.

# Интеграция с Django (пример)
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
from .models import Comment

@receiver(pre_save, sender=Comment)
def check_spam(sender, instance, **kwargs):
    if instance.language == 'es':  # Проверяем только испанские
        result = spam_detector(instance.text[:1000])[0]
        if result['label'] == 'SPAM' and result['score'] > 0.8:
            instance.status = 'pending'  # На модерацию
            instance.spam_score = result['score']

2 Фильтрация входящих сообщений в поддержку

Клиенты пишут на испанском, но среди них попадаются мошенники, пытающиеся получить доступ к аккаунтам. Модель помечает подозрительные запросы (типа «olvidé mi contraseña, envíenla a este email») для дополнительной проверки.

3 Анализ отзывов в маркетплейсах

Конкуренты иногда оставляют фейковые негативные отзывы или, наоборот, накручивают себе позитивные. Tanaos помогает выявлять шаблонные тексты, которые не похожи на реальные отзывы живых людей.

А если модель ошибается? Дообучаем под свою специфику

Бывает: ваш проект использует специфическую лексику. Например, сайт о криптовалютах — там слова «bitcoin», «blockchain», «inversión» встречаются в легитимном контенте, но модель может помечать их как спам.

Дообучить Tanaos можно с помощью библиотеки Artifex — это инструмент для тонкой настройки моделей на CPU. Процесс похож на дообучение NER-модели Tanaos, только с бинарной классификацией.

Кому подойдёт Tanaos Spam Detection (а кому нет)

Берите эту модель, если:

• У вас испаноязычная аудитория и нужно фильтровать спам в комментариях, чатах, на форумах
• Важен privacy — данные не должны уходить на сторонние сервера
• Нет бюджета на платные API или мощное железо
• Нужно простое решение «установил и забыл» без сложной настройки

Смотрите в сторону других решений, если:

• У вас мультиязычный проект (нужна поддержка 10+ языков)
• Спам приходит в виде изображений или видео
• Нужна не только классификация, но и объяснение, почему это спам
• Уже есть настроенная инфраструктура с другим инструментом, который работает нормально

Что будет дальше? (Спойлер: специализация усилится)

На 2026 год видна тенденция: универсальные модели типа GPT постепенно уступают нишевым инструментам в конкретных задачах. Tanaos Spam Detection — пример этого тренда. В ближайшие год-два ожидаем появления:

1. Версий для других языков (португальский, французский) с учётом культурных особенностей
2. Мультимодальных моделей, которые анализируют текст + изображения в одном пайплайне
3. Более компактных версий (до 100 МБ) для мобильных устройств

Пока же Tanaos остаётся одним из немногих инструментов, который решает проблему испанского спама без лишней сложности. Не идеально, но работает. И иногда этого достаточно.

P.S. Если столкнётесь с особо изощрённым спамом, который модель пропускает — сохраните примеры. Через полгода-год на них можно будет дообучить модель и получить систему, заточенную именно под ваши угрозы. В этом и есть красота open-source решений: они улучшаются, когда ими пользуются.