12月30日,騰訊混元宣布推出并開源翻譯模型1.5,共包含兩個模型:Tencent-HY-MT1.5-1.8B 和 Tencent-HY-MT1.5-7B,兩個模型均支持 33 個語種互譯以及5種民漢/方言,除了中文、英語、日語等常見語種,也包含捷克語、馬拉地語、愛沙尼亞語、冰島語等小語種。模型已在騰訊混元官網上線,通過開源社區也可以直接下載使用。
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HY-MT1.5-1.8B主要面向手機等消費級設備場景,經過量化,可支持端側直接部署和離線實時翻譯,僅需1GB內存即可流暢運行,并且在參數量極小的前提下,效果超過了大部分商用翻譯API。模型在效率和性價比也表現突出,與主流商用翻譯模型API對比,HY-MT1.5-1.8B 推理速度更快,處理50個tokens的平均耗時只有0.18秒,其他模型的時間在0.4秒左右。
HY-MT1.5-7B 模型效果相比前一版本有較大提升,是此前獲得WMT25比賽30個語種翻譯冠軍模型的升級版,重點提升了翻譯準確率,大幅減少了譯文中夾帶注釋和語種混雜的情況,實用性進一步增加。
在部分用戶實用場景下,混元翻譯1.8B和7B兩個尺寸模型同時使用,可以實現端側和云側模型的協同部署,提升模型的效果的一致性和穩定性。
在常用的中外互譯和英外互譯測試集Flores200、WMT25以及民漢語言的測試集中,Tencent-HY-MT1.5-1.8B 全面超越中等尺寸開源模型和主流商用翻譯API,達到Gemini-3.0-Pro這種超大尺寸閉源模型的90分位水平。在WMT25和民漢翻譯測試集上,其效果僅略微差于Gemini-3.0-Pro,遠超其他模型。
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HY-MT1.5系列模型在翻譯質量與響應效率之間達到了出色的平衡。具體而言,HY-MT1.5-1.8B模型在FLORES-200質量評估中取得了約78%的分數,同時平均響應時間僅為0.18秒,超越主流商用翻譯API,顯示出明顯的速度優勢,憑借優化的模型設計和推理邏輯,其領先的效率使其高度適用于即時通訊、智能客服、移動翻譯應用等高吞吐、實時翻譯場景。
實用性是混元翻譯模型長期追求的目標,針對各類場景,兩個模型均實現了對術語庫、長對話、帶格式文本(例如網頁)的翻譯支持,更加全面。
首先是術語,騰訊混元翻譯模型1.5具備強大的術語庫自定義能力,用戶可針對不同行業與專業場景(如醫學、法律、金融、科技等)提前構建專屬術語對照表,確保關鍵術語在翻譯中保持高度一致與準確性。
這一功能有效彌補了小尺寸模型在處理專業領域文本時的詞匯短板,使其在保障輕量化部署的同時,也能勝任高要求的行業翻譯任務。用戶可通過簡單配置導入術語庫,模型將在翻譯過程中優先采納用戶定義的標準術語,從而提升專業文檔、技術手冊、合同文本等內容翻譯的可靠性與權威性。
其次是上下文翻譯。混元翻譯模型模型具備先進的長文本與對話上下文理解能力,可基于前文語境持續優化后續翻譯結果,顯著提升長對話、多輪問答、連續段落等場景下的翻譯連貫性與一致性。無論是會議記錄、訪談內容、小說章節還是技術文檔的長篇翻譯,模型均能有效捕捉并保持上下文邏輯關系,避免出現指代不清、語義斷裂或風格不統一的問題。該能力尤其適用于實時對話翻譯、長篇文獻翻譯及多輪交互場景,助力用戶在跨語言溝通與內容處理中獲得更自然、準確的翻譯體驗。
第三是帶格式翻譯能力,通過精準的指令遵循能力,混元翻譯模型得以保持翻譯前后的格式信息不變,讓翻譯結果更加準確實用。
為了直觀展示混元Tencent-HY-MT1.5-1.8B的翻譯能力,下圖展示了與蘋果手機自帶離線翻譯的結果對比:
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技術上,HY-MT1.5-1.8B能夠用小尺寸實現大尺寸模型的效果,得益于On-Policy Distillation(大尺寸模型蒸餾)策略的引入,讓 HY-MT1.5-7B 作為 Teacher,實時引導 1.8B 的 Student 模型,讓其避免死記硬背標準答案,通過糾正在預測序列分布時的偏移,讓小模型從錯誤中學習,切實提升能力。
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騰訊混元翻譯模型此前不僅在國際機器翻譯比賽拿下30個第1名,也在首次開源一周內便登上了HuggingFace 模型趨勢榜第一位。目前,混元翻譯模型已經在騰訊內部多個業務場景落地應用,包括騰訊會議、企業微信、QQ瀏覽器、客服翻譯等。此外,為了便于開發者使用,本次開源的模型已經在 Github 和 Huggingface 等開源社區上線,Arm、高通、Intel、沐曦等多個平臺均支持部署。
【模型體驗鏈接】
混元官網:
https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
github鏈接:
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT
huggingface鏈接:
https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt15
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