腾讯翻译大模型评测：格式化翻译效果对比

1. 引言

随着全球化进程的加速，高质量、多语言互译能力已成为自然语言处理领域的重要需求。尤其是在跨语言文档处理、国际化业务拓展和实时通信场景中，传统翻译系统在术语一致性、上下文连贯性以及格式保留能力方面常常表现不佳。

腾讯近期开源了其混元翻译大模型1.5版本（HY-MT1.5），包含两个核心模型：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B。这两个模型不仅支持33种主流语言之间的互译，还特别融合了5种民族语言及方言变体，在多语言覆盖与文化适配方面展现出更强的包容性。

本文将重点聚焦于该系列模型在格式化翻译任务中的表现差异，通过实际案例对比分析小模型（1.8B）与大模型（7B）在保持原文结构、排版符号、代码块注释等方面的精准度，并结合部署实践给出选型建议。

2. 模型介绍

2.1 HY-MT1.5 系列双模型架构

混元翻译模型 1.5 版本采用“大小协同”的设计思路，推出两个参数量级不同的翻译模型：

• HY-MT1.5-1.8B：18亿参数轻量级模型
• HY-MT1.5-7B：70亿参数高性能模型

两者均基于统一的技术框架训练而成，专注于实现高精度、低延迟的多语言互译服务。

参数规模与定位差异

其中，HY-MT1.5-7B是在 WMT25 夺冠模型基础上进一步优化升级的成果，尤其针对以下三类挑战进行了专项增强：

1. 解释性翻译：对隐喻、习语等非字面表达进行语义还原；
2. 混合语言场景：如中英夹杂文本的准确识别与转换；
3. 格式化内容处理：保留原始文档中的 Markdown、HTML、代码注释等结构信息。

而HY-MT1.5-1.8B尽管参数量仅为大模型的约四分之一，但在多个基准测试中表现出接近甚至媲美部分商业API的翻译质量，同时具备更低的推理延迟和内存占用，经量化压缩后可部署于消费级GPU或嵌入式设备。

2.2 核心语言支持范围

HY-MT1.5 系列全面支持以下语言类别：

• 主流语言：中文、英文、日文、韩文、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等33种国际常用语言；
• 民族语言与方言：藏语、维吾尔语、蒙古语、粤语、闽南语等5种区域性语言变体。

这一设计显著提升了模型在中国多民族地区及“一带一路”沿线国家的应用潜力。

3. 核心特性与优势

3.1 统一功能集：三大高级翻译能力

尽管参数规模不同，但两个模型共享以下三项关键功能，极大增强了其在专业场景下的实用性：

（1）术语干预（Term Intervention）

允许用户预定义术语映射规则，确保特定词汇（如品牌名、技术术语）在翻译过程中保持一致。

示例：将“混元”强制翻译为“HunYuan”，避免被误译为“Hybrid Origin”。

{ "term_pairs": [ {"source": "混元", "target": "HunYuan"}, {"source": "通义千问", "target": "Qwen"} ] }

该机制适用于法律合同、医学文献、软件本地化等对术语一致性要求极高的场景。

（2）上下文翻译（Context-Aware Translation）

利用滑动窗口机制捕捉前后句语义关联，解决代词指代不清、省略主语等问题。

例如： - 原文：“他来了。他看起来很累。” - 错误翻译可能合并为：“He came and looked tired.”（丢失重复强调语气） - 正确处理应保留结构：“He came. He looked very tired.”

HY-MT1.5 系列通过引入跨句注意力机制，在长文本段落翻译中显著提升连贯性。

（3）格式化翻译（Formatted Text Preservation）

这是本次评测的核心关注点。所谓“格式化翻译”，是指在翻译过程中自动识别并保留原文中的非文本元素，包括但不限于：

• Markdown语法（#,*,-,code block）
• HTML标签（<b>,<p>,<a href=...>）
• 编程语言注释（//,/* */,#）
• 表格结构与换行符

这对于开发者文档、产品说明书、网页内容本地化等场景至关重要。

3.2 性能对比：1.8B vs 7B

虽然功能一致，但由于参数容量和计算能力的差异，两模型在格式化翻译任务中的表现仍存在明显区别。

我们选取以下典型场景进行实测对比：

测试样例 1：Markdown 文档翻译（中 → 英）

# 用户指南 请按以下步骤操作： 1. 打开设置面板 2. 点击 *高级选项* 3. 启用 `调试模式` > 注意：修改配置可能导致系统不稳定。

💡结论：小模型基本能识别常见格式，但在代码块语义理解上稍弱；大模型能更准确地判断哪些内容属于“不应意译”的技术标识符。

测试样例 2：Python 注释翻译（英 → 中）

# Initialize the model with pre-trained weights # If GPU is available, use cuda for acceleration def load_model(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' return Model().to(device)

🔍深入分析：HY-MT1.5-7B 在训练时加入了更多源代码注释数据，因此具备更强的“代码感知”能力，能够区分自然语言描述与编程关键字。

4. 快速开始：本地部署与使用

4.1 部署准备

目前，HY-MT1.5 系列模型已提供官方镜像支持，可在 CSDN 星图平台一键部署。

推荐硬件配置

📌 提示：4090D 单卡即可运行 1.8B 模型全精度推理，适合个人开发者快速体验。

4.2 部署步骤（以 4090D 为例）

1. 登录 CSDN星图平台，搜索 “HY-MT1.5” 镜像；
2. 创建实例，选择“NVIDIA GeForce RTX 4090D”算力资源；
3. 等待系统自动拉取镜像并启动服务（约3分钟）；
4. 进入“我的算力”页面，点击【网页推理】按钮，打开交互界面；
5. 输入待翻译文本，选择源语言/目标语言、启用“格式化翻译”开关。

# 或者通过 API 调用（示例） curl -X POST http://localhost:8080/translate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "# 标题\n这是一段包含`代码`的文本", "src_lang": "zh", "tgt_lang": "en", "preserve_format": true }'

返回结果将自动保留 Markdown 结构，并仅翻译自然语言部分。

4.3 实际调用技巧

开启格式保护模式

在请求体中添加preserve_format: true可激活格式化翻译管道：

{ "text": "请启用 <strong>管理员权限</strong> 后重试。", "src_lang": "zh", "tgt_lang": "en", "preserve_format": true }

预期输出：

Please retry after enabling <strong>administrator privileges</strong>.

自定义术语注入

可通过glossary字段传入临时术语表：

{ "text": "使用混元大模型进行翻译", "glossary": {"混元": "HunYuan"} }

输出：

Using HunYuan large model for translation

5. 总结

5.1 技术价值总结

腾讯开源的 HY-MT1.5 翻译模型系列，代表了当前中文社区在大规模机器翻译领域的前沿进展。其核心价值体现在三个方面：

1. 功能创新：首次在开源模型中系统性集成“术语干预”、“上下文感知”和“格式化翻译”三大企业级功能；
2. 双轨并行：1.8B 与 7B 模型形成高低搭配，兼顾效率与质量，满足从边缘设备到数据中心的全场景需求；
3. 文化包容：支持多种民族语言与方言，推动 AI 技术普惠化发展。

特别是在格式化翻译任务中，HY-MT1.5-7B 展现出远超同类模型的结构保真能力，尤其适合用于开发者文档、技术手册、网页内容等富含标记语言的场景。

5.2 实践建议与选型指南

根据我们的实测经验，提出以下两条最佳实践建议：

1. 优先选用 HY-MT1.5-7B 处理专业文档
   若应用场景涉及代码、表格、富文本格式，强烈推荐使用 7B 版本。其更强的语言边界识别能力和上下文建模水平，能有效防止格式错乱和术语误译。

2. 用 HY-MT1.5-1.8B 构建实时翻译服务
   对于聊天应用、语音同传、移动 App 内置翻译等低延迟场景，1.8B 模型在速度与质量之间实现了出色平衡，配合量化技术可在消费级设备上流畅运行。

此外，建议在部署时结合术语表预加载和格式保护开关，充分发挥模型的企业级翻译潜力。

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