混元翻译模型1.5格式化翻译功能：结构化输出教程

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（NLP）领域的重要需求。腾讯近期开源了其最新的混元翻译大模型系列——HY-MT1.5，包含两个核心版本：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B。该系列模型不仅在翻译质量上达到业界领先水平，更引入了术语干预、上下文感知翻译以及本文重点介绍的格式化翻译功能，支持将非结构化文本翻译为结构化的JSON输出，极大提升了其在自动化系统集成、API服务和智能文档处理中的实用性。

本教程聚焦于如何使用HY-MT1.5 系列模型实现格式化翻译（Structured Output Translation），即让模型在完成语言转换的同时，按照预定义的JSON结构返回结果，适用于需要机器可解析输出的场景，如跨境电商商品信息提取、医疗报告结构化、客服工单自动生成等。

2. 模型介绍

2.1 HY-MT1.5-1.8B 与 HY-MT1.5-7B 核心参数对比

特性	HY-MT1.5-1.8B	HY-MT1.5-7B
参数量	18亿	70亿
推理速度	快（适合边缘设备）	中等（需GPU支持）
支持语言数	33种主语言 + 5种民族语言/方言	同左
是否支持格式化输出	✅ 是	✅ 是
是否支持术语干预	✅ 是	✅ 是
是否支持上下文翻译	✅ 是	✅ 是
最佳应用场景	实时翻译、移动端部署	高精度翻译、复杂语境理解

HY-MT1.5-7B 是基于 WMT25 夺冠模型进一步优化的升级版，在混合语言输入（如中英夹杂）、带注释文本（如HTML标签嵌入）等复杂场景下表现优异。而 HY-MT1.5-1.8B 虽然参数规模较小，但通过知识蒸馏与数据增强技术，在多数基准测试中性能接近甚至媲美部分商用API，且经量化后可在消费级显卡（如RTX 4090D）或边缘设备上高效运行。

2.2 格式化翻译功能的核心价值

传统翻译模型仅输出纯文本，用户需额外进行信息抽取与结构化处理。而HY-MT1.5 系列首次原生支持“格式化翻译”，允许用户通过提示词（prompt）指定目标输出结构，例如：

{ "title": "商品标题", "description": "详细描述", "category": "分类" }

模型会自动将源语言内容翻译并填充到对应字段中，实现“翻译+结构化”一体化输出，显著降低下游系统的处理成本。

这一功能特别适用于以下场景： - 跨境电商平台的商品信息多语言同步 - 医疗记录从地方语言翻译为标准语并结构化入库 - 客服对话自动归类生成结构化工单 - 多语言文档元数据提取与索引构建

3. 快速开始：部署与调用格式化翻译

3.1 环境准备与镜像部署

目前，HY-MT1.5 系列模型已通过 CSDN 星图平台提供一键式部署镜像，支持快速启动推理服务。

部署步骤如下：

登录 CSDN星图平台
搜索HY-MT1.5或选择“AI翻译”类别
选择对应模型版本（推荐初学者使用HY-MT1.5-1.8B）
配置算力资源：建议使用1×RTX 4090D或更高配置 GPU 实例
点击“创建实例”，系统将自动拉取镜像并启动服务

⏱️ 首次启动时间约为 3~5 分钟，完成后可通过“我的算力”页面访问。

3.2 访问网页推理界面

部署成功后，在“我的算力”列表中点击对应实例的【网页推理】按钮，即可进入交互式推理界面。

该界面提供两种模式： -普通翻译模式：输入原文，直接输出翻译文本 -结构化翻译模式：输入带有 JSON schema 的 prompt，返回结构化结果

3.3 实现格式化翻译：完整代码示例

以下是调用本地部署的 HY-MT1.5 模型实现格式化翻译的 Python 示例代码（基于 FastAPI 后端接口）：

import requests import json # 设置本地推理服务地址（默认为 localhost:8080） url = "http://localhost:8080/infer" # 定义待翻译内容与期望结构 payload = { "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "text": "这款手机屏幕大，电池耐用，适合老年人使用。", "schema": { "product_feature": "string", "target_user": "string", "advantage": "string" } } headers = {"Content-Type": "application/json"} # 发送POST请求 response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)) else: print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

输出示例：

{ "product_feature": "Large screen", "target_user": "Elderly users", "advantage": "Durable battery life" }

3.4 Schema 设计最佳实践

为了确保模型能准确理解结构意图，建议遵循以下 schema 设计原则：

字段命名清晰：避免模糊名称如info、data
类型标注明确：支持string、number、boolean、array、object
嵌套层级不宜过深：建议不超过 3 层
提供示例值（可选）：有助于提升解析准确性

示例：复杂嵌套结构

{ "product": { "name": "string", "specifications": { "screen_size": "number", "battery_capacity_mAh": "number" }, "features": ["string"] } }

对应输入文本：

“华为Mate60，屏幕6.7英寸，电池5000mAh，支持卫星通信。”

可能输出：

{ "product": { "name": "Huawei Mate60", "specifications": { "screen_size": 6.7, "battery_capacity_mAh": 5000 }, "features": ["Satellite communication support"] } }

4. 实践问题与优化建议

4.1 常见问题排查

问题现象	可能原因	解决方案
返回空JSON或字段缺失	schema 描述不清或过于复杂	简化结构，增加字段说明
数值未正确识别为 number 类型	输入中数字格式不规范	统一使用阿拉伯数字
中英文混合输出	模型未完全遵循 target_lang	明确强调目标语言，避免歧义表达
响应延迟高（7B模型）	显存不足或批处理过大	减少 batch size，启用量化

4.2 性能优化建议

优先选用 1.8B 模型用于实时场景
在保证精度的前提下，1.8B 模型推理速度更快，更适合高并发应用。
启用 INT8 量化以提升吞吐量
对于边缘部署场景，可使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 对模型进行量化压缩，提升推理效率。
缓存高频翻译结果
对于固定模板类内容（如产品描述），可建立缓存机制减少重复计算。
结合术语表增强一致性
利用模型支持的“术语干预”功能，上传专业词汇表（Terminology Glossary），确保关键术语翻译统一。

5. 总结

本文系统介绍了腾讯开源的混元翻译模型HY-MT1.5系列，特别是其创新性的格式化翻译功能。我们从模型架构、核心特性出发，详细演示了如何通过简单的 API 调用实现结构化输出，并提供了完整的代码示例与最佳实践建议。

核心收获总结如下： 1.HY-MT1.5-1.8B是轻量高效的翻译模型，适合边缘部署和实时应用； 2.HY-MT1.5-7B在复杂语境和混合语言场景下表现更优，适合高精度任务； 3.格式化翻译功能实现了“翻译+结构化”一体化输出，极大简化了下游系统集成； 4. 通过合理设计 JSON schema 并结合术语干预，可显著提升输出质量与一致性。

未来，随着更多开发者接入该模型生态，我们期待看到其在跨境电商、政务多语言服务、教育国际化等领域的深度应用。