腾讯开源翻译模型：HY-MT1.5API设计规范

腾讯开源翻译模型：HY-MT1.5 API设计规范

1. 引言

随着全球化进程的加速，高质量、低延迟的机器翻译需求日益增长。传统云服务依赖高带宽和中心化算力，难以满足边缘场景下的实时性要求。在此背景下，腾讯推出了混元翻译大模型HY-MT1.5系列，包含两个核心版本：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B，并同步发布了标准化的 API 设计规范，旨在为开发者提供高效、灵活、可扩展的翻译解决方案。

该系列模型不仅在多语言互译任务中表现出色，还特别针对中文语境下的复杂翻译场景进行了深度优化，如混合语言输入、术语一致性控制、格式保留等。更重要的是，小参数量版本（1.8B）经过量化后可在消费级 GPU 上部署，真正实现了“大模型能力，小设备运行”的工程突破。

本文将围绕 HY-MT1.5 模型的技术特性、API 接口设计原则以及快速部署实践展开，帮助开发者全面理解其架构优势与落地路径。

2. 模型介绍

2.1 双规模模型架构设计

HY-MT1.5 版本采用“双轨制”模型策略，推出两个不同参数量级的翻译模型：

HY-MT1.5-1.8B：18 亿参数的小型高效模型
HY-MT1.5-7B：70 亿参数的高性能大模型

两者均专注于支持33 种主流语言之间的互译，并融合了5 种民族语言及方言变体（如粤语、藏语、维吾尔语等），显著提升了对中文多语种生态的支持能力。

模型名称	参数量	主要用途	部署建议
HY-MT1.5-1.8B	1.8B	实时翻译、边缘设备部署	单卡 4090D 或等效算力
HY-MT1.5-7B	7B	高质量翻译、专业领域应用	多卡 A100 或 H800

其中，HY-MT1.5-7B是基于腾讯在 WMT25 国际机器翻译大赛中夺冠模型的升级版本，在解释性翻译（如法律、医疗文本）和混合语言输入（如中英夹杂）场景下表现尤为突出。

而HY-MT1.5-1.8B尽管参数量仅为 7B 模型的约 26%，但在多个基准测试中达到了与其相近的 BLEU 分数，尤其在推理速度上提升超过 3 倍，适合对延迟敏感的应用场景。

2.2 关键技术演进

相较于 9 月开源的初代版本，HY-MT1.5 在以下三方面实现关键功能增强：

术语干预（Term Intervention）
支持用户自定义术语词典，确保专有名词（如品牌名、产品术语）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 System”。
上下文翻译（Context-Aware Translation）
利用跨句注意力机制，结合前序对话或段落信息进行连贯翻译。
适用于客服对话、会议记录等需上下文理解的场景。
格式化翻译（Preserved Formatting）
自动识别并保留原文中的 HTML 标签、Markdown 结构、数字编号、日期格式等非文本元素。
输出结果可直接用于网页渲染或文档生成，无需二次处理。

这些功能通过统一的 API 接口暴露，极大降低了集成门槛。

3. 核心特性与优势分析

3.1 性能对比：同规模领先水平

HY-MT1.5-1.8B 在多个公开数据集上的表现已超越同类开源模型（如 OPUS-MT、M2M-100-418M），甚至媲美部分商业翻译 API（如 Google Translate、DeepL Pro 的轻量模式）。

指标	HY-MT1.5-1.8B	M2M-100-418M	商业API（平均）
EN↔ZH BLEU	38.7	34.2	39.1
推理延迟（ms）	120	180	200+
支持语言数	38（含方言）	100	130+
本地部署支持	✅	✅	❌

💡结论：虽然商业 API 在语言覆盖面上更广，但 HY-MT1.5-1.8B 在中文相关语言对上的翻译质量更具竞争力，且具备完全可控的私有化部署能力。

3.2 边缘计算友好性

HY-MT1.5-1.8B 经过 INT8 量化后，模型体积压缩至1.5GB 以内，可在单张 NVIDIA RTX 4090D 上实现每秒百词级的实时翻译吞吐。

这使得它非常适合以下应用场景： - 手持翻译设备 - 智能耳机实时同传 - 工业现场多语言操作手册自动转换 - 教育类 App 内嵌离线翻译模块

相比之下，7B 模型虽需更高算力资源，但其在长文本连贯性和专业术语准确性上的优势，使其成为企业级文档翻译系统的理想选择。

3.3 功能统一性与扩展性

两个模型共享相同的 API 接口规范，开发者只需切换后端模型即可实现性能与效率的动态平衡。这种“接口一致、后端可换”的设计理念，极大增强了系统的灵活性。

此外，API 支持插件式扩展，未来可通过加载第三方适配器实现： - 行业术语库热更新 - 用户偏好风格迁移（正式/口语） - 安全过滤（敏感内容检测）

4. 快速开始：本地部署与调用指南

4.1 部署准备

目前 HY-MT1.5 提供预封装 Docker 镜像，支持一键部署。以下是基于单卡 4090D 的快速启动流程：

# 拉取官方镜像 docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest # 启动容器（映射端口 8080） docker run -d -p 8080:8080 \ --gpus all \ --name hy-mt1.5 \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest

镜像内置模型加载逻辑，启动后会自动初始化默认模型（可根据环境变量指定 1.8B 或 7B）。

4.2 访问网页推理界面

部署成功后，您可以通过 CSDN 星图平台或本地浏览器访问服务：

登录 CSDN星图平台；
进入“我的算力”页面；
找到已部署的实例，点击“网页推理”按钮；
打开交互式界面，输入源文本并选择目标语言。

该界面支持： - 实时翻译预览 - 术语干预词典上传 - 上下文记忆开关 - 输出格式预览（纯文本 / HTML / Markdown）

4.3 调用 API 接口示例

请求地址

POST http://localhost:8080/v1/translate

请求体（JSON）

{ "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "text": "混元大模型支持多语言翻译。", "context": ["上文内容示例", "下文内容示例"], "glossary": { "混元": "HunYuan" }, "preserve_format": true }

响应示例

{ "translated_text": "HunYuan large model supports multilingual translation.", "token_count": 12, "latency_ms": 115 }

Python 调用代码

import requests url = "http://localhost:8080/v1/translate" data = { "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "text": "混元大模型支持多语言翻译。", "context": ["这是前一句。", "这是后一句。"], "glossary": {"混元": "HunYuan"}, "preserve_format": True } response = requests.post(url, json=data) result = response.json() print(result["translated_text"]) # 输出: HunYuan large model supports multilingual translation.

4.4 参数说明表

字段	类型	是否必填	说明
`source_lang`	string	是	源语言代码（如`zh`,`en`）
`target_lang`	string	是	目标语言代码
`text`	string	是	待翻译文本
`context`	array[string]	否	上下文句子列表（最多 3 句）
`glossary`	object	否	术语替换字典
`preserve_format`	boolean	否	是否保留原始格式，默认`false`