腾讯混元翻译模型开源｜HY-MT1.5实现多语言实时互译

1. 引言：大模型驱动下的翻译技术新范式

随着全球化进程加速，跨语言沟通需求激增。传统机器翻译系统在质量、延迟和部署成本之间难以平衡，尤其在边缘设备和实时场景中表现受限。2025年12月30日，腾讯正式开源其最新一代混元翻译大模型HY-MT1.5，包含HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B两个版本，标志着国产翻译大模型在性能与实用性上的双重突破。

该系列模型不仅支持33种主流语言互译，还融合了藏语、粤语、维吾尔语等5种民族语言及方言变体，填补了小语种高质翻译的技术空白。更关键的是，HY-MT1.5 在架构设计上实现了“大模型能力下沉”——1.8B参数的小模型翻译质量媲美7B级模型，且经FP8量化后可在消费级GPU甚至端侧设备部署，真正打通了从云端到终端的全链路实时翻译路径。

本文将深入解析 HY-MT1.5 的核心技术优势、实际应用场景，并提供可落地的部署与调用指南，帮助开发者快速集成这一高性能翻译能力。

2. 模型架构与核心特性解析

2.1 双规模模型协同：兼顾性能与效率

HY-MT1.5 提供两个主力模型：

其中，HY-MT1.5-7B是基于 WMT25 翻译竞赛夺冠模型升级而来，在解释性翻译（如文学、法律文本）和混合语言场景（如中英夹杂对话）中表现尤为突出。而HY-MT1.5-1.8B虽然参数仅为前者的约26%，但在多个基准测试中达到甚至超越同类商业API的表现，实现了“轻量不减质”的工程奇迹。

💬技术洞察：通过知识蒸馏 + 动态注意力剪枝技术，HY-MT1.5-1.8B 继承了大模型的语言理解能力，同时大幅降低计算开销。

2.2 三大高级功能赋能专业翻译

✅ 术语干预（Terminology Intervention）

确保特定词汇（如品牌名、医学术语）准确一致地翻译。例如：

参考下面的翻译： AI Lab 翻译成 人工智能实验室 将以下文本翻译为中文： We are from Tencent AI Lab. → 我们来自腾讯人工智能实验室。

✅ 上下文感知翻译（Context-Aware Translation）

利用上下文信息提升连贯性，避免孤立句子导致的歧义。适用于文档级翻译或对话系统。

✅ 格式化翻译（Formatted Translation）

保留原文中的标签结构（如<sn>），实现HTML、XML等内容的精准翻译，广泛用于网页本地化、软件界面国际化。

3. 性能表现与对比分析

3.1 同规模模型领先水平

根据官方技术报告，HY-MT1.5-1.8B 在 BLEU、COMET 等多项指标上显著优于同级别开源模型（如 M2M-100、NLLB-200），并超越 Google Translate、DeepL 等商用 API 在部分语言对的表现。

🔗 更多实验数据详见：HY_MT1_5_Technical_Report.pdf

3.2 多维度能力对比表

结论：HY-MT1.5-1.8B 在保持低延迟的同时，提供了接近甚至超越商业方案的专业功能支持，特别适合需要定制化、隐私保护或离线运行的企业级应用。

4. 快速部署与使用实践

4.1 部署准备：一键启动镜像环境

推荐使用 CSDN 星图平台提供的预置镜像进行快速部署：

1. 进入 CSDN星图镜像广场，搜索 “HY-MT1.5腾讯开源的翻译模型”
2. 选择对应算力配置（建议：单卡 4090D 或 A100）
3. 点击“部署”，系统自动拉取模型并启动服务
4. 部署完成后，在“我的算力”页面点击“网页推理”即可访问交互界面

4.2 使用 Transformers 加载模型（Python 示例）

安装依赖

pip install transformers==4.56.0 compressed-tensors==0.11.0

⚠️ 注意：若加载 FP8 量化模型，需手动修改config.json中的"ignored_layers"字段为"ignore"，否则会报错。

加载模型并推理

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 模型路径支持 Hugging Face ID 或本地路径 model_name_or_path = "tencent/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 # 推荐使用 bfloat16 提升速度 ) # 构建提示词（以英译中为例） messages = [ { "role": "user", "content": "Translate the following segment into Chinese, without additional explanation.\n\nIt’s on the house." } ] # 应用聊天模板 tokenized_input = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=False, return_tensors="pt" ).to(model.device) # 生成翻译结果 outputs = model.generate( tokenized_input, max_new_tokens=2048, top_k=20, top_p=0.6, temperature=0.7, repetition_penalty=1.05 ) output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(output_text)

推荐推理参数

{ "top_k": 20, "top_p": 0.6, "repetition_penalty": 1.05, "temperature": 0.7 }

这些参数经过大量实测优化，能在流畅性和准确性之间取得最佳平衡。

5. 高级功能调用示例

5.1 术语干预模板

参考下面的翻译： TDSQL 翻译成 分布式数据库 将以下文本翻译为中文： TDSQL supports high-concurrency transactions. → 分布式数据库支持高并发事务。

5.2 上下文翻译模板

User: What's the weather like today? Assistant: It's sunny and warm. 参考上面的信息，把下面的文本翻译成英文，注意不需要翻译上文，也不要额外解释： 今天气温是多少？ → What is the temperature today?

5.3 格式化翻译模板

<source>欢迎使用<sn>腾讯混元</sn>翻译服务</source> 将以上内容翻译为英文，保留<sn>标签： → <target>Welcome to use <sn>Tencent Hunyuan</sn> translation service</target>

此类模板可直接嵌入自动化流水线，实现软件UI、网页内容的批量本地化处理。

6. 支持语言列表与适用场景

6.1 支持语言一览

6.2 典型应用场景

• 🌐跨境电商：商品描述、客服消息的多语言实时转换
• 📱移动应用出海：App 内容动态翻译，支持小语种市场
• 🏢企业办公系统：邮件、会议纪要、文档的自动双语化
• 🎤语音翻译设备：结合ASR/TTS，构建端到端口语翻译终端
• 🔐私有化部署需求：金融、医疗等行业敏感数据不出内网

7. 总结

HY-MT1.5 的开源不仅是腾讯在AI翻译领域的重大技术输出，更为广大开发者提供了一个兼具高性能、强功能与易部署特性的国产化替代方案。其核心价值体现在三个方面：

1. 性能卓越：1.8B 小模型达到业界领先水平，部分场景超越商业API；
2. 功能完备：支持术语干预、上下文感知、格式保留等企业级需求；
3. 部署灵活：FP8量化后可在边缘设备运行，满足实时翻译场景。

无论是构建全球化产品、开发智能硬件，还是实现私有化翻译引擎，HY-MT1.5 都是一个值得信赖的选择。

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