腾讯混元全新翻译模型 Hy-MT2 开源，小程序「腾讯 Hy 翻译」开放体验

📌 一句话摘要

腾讯混元开源新一代翻译模型 Hy-MT2，支持 33 种语言互译，7B 和 30B-A3B 模型达到开源最佳效果，1.8B 模型超越主流商业 API，并推出同名小程序和 APP。

📝 详细摘要

腾讯混元正式开源新一代翻译模型 Hy-MT2，包含 1.8B、7B 和 30B-A3B 三个尺寸，均支持 33 种语言互译及 5 种民汉/方言。该模型在通用翻译、专业领域翻译和真实业务场景上表现优异，7B 和 30B-A3B 模型在多项评测中超越 DeepSeek-V4-Pro 等开源模型，接近 Gemini 3.1 Pro 水平。Hy-MT2 首次引入混合专家架构（MoE），并基于自研 Sherry 框架实现 1.25-bit 极端量化，1.8B 模型仅需 440MB 存储空间，可在手机芯片上本地推理，速度较上一代提升 1.5 倍。同时，基于 Hy-MT2 的「腾讯 Hy 翻译」小程序已上线，支持语音输入、自定义翻译风格和离线翻译。

💡 主要观点

- Hy-MT2 系列模型在通用和专业翻译任务上达到开源最佳，接近闭源顶级模型。 7B 和 30B-A3B 模型在 FLORES-200 和 DomainMTBench 等评测中，GEMBA 评分达到 Gemini 3.1 Pro 的 96%-99%，在金融、政治等垂直领域甚至超越后者。

首次引入混合专家架构（MoE），在效果与效率间取得更好平衡。 30B-A3B 模型通过扩大总参数量提升容量，同时控制激活参数量，降低推理开销，更适合面向真实应用的高质量翻译系统。

基于自研 Sherry 框架实现 1.25-bit 极端量化，1.8B 模型仅需 440MB 即可部署。 极低比特量化版本可在苹果 A15 等移动端芯片上本地推理，速度较上一代 4-bit 版本提升 1.5 倍，解决了端侧部署的存储和延迟瓶颈。

翻译指令遵循能力显著提升，并开源配套测试集 IFMTBench。 模型能准确理解并执行用户关于术语、风格和输出格式的个性化要求，IFMTBench 作为翻译指令遵循测试集已随模型开源。

💬 文章金句

- Hy-MT2 是支持 33 种语言互译的多语言模型，其中 7B 和 30B-A3B 模型在各类翻译任务上达到了开源模型最佳效果，超越了几十倍参数量的模型。

轻量级的 1.8B 模型也超越了微软等主流商业 API，且得益于 AngelSlim1.25-bit 极端量化，仅需 440MB 存储空间。
Hy-MT2 不止是对 Hy-MT1.5 的简单规模扩展，而是一次围绕真实反馈进行的系统升级。

📊 文章信息

AI 初评：88

来源：腾讯混元

作者：腾讯混元

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：12 分钟

字数：2978

标签：腾讯混元, Hy-MT2, 机器翻译, 开源模型, 多语言模型

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