腾讯HY-MT1.5-1.8B：轻量级模型的格式保留翻译

1. 引言

随着多语言交流需求的不断增长，神经机器翻译（NMT）已成为跨语言沟通的核心技术。然而，传统大模型在移动端部署面临内存占用高、推理延迟长等现实挑战。在此背景下，腾讯混元于2025年12月开源了HY-MT1.5-1.8B——一款专为高效能与高质量平衡设计的轻量级多语种神经翻译模型。

该模型参数量仅为18亿，却实现了“手机端1 GB内存可运行、平均延迟0.18秒、翻译质量媲美千亿级大模型”的目标，尤其在术语干预、上下文感知和格式保留翻译方面表现突出。它不仅支持33种主流语言互译，还覆盖藏语、维吾尔语、蒙古语等5种民族语言或方言，适用于字幕（SRT）、HTML标签等结构化文本场景。本文将深入解析其核心技术原理、性能表现及工程实践价值。

2. 核心能力与应用场景解析

2.1 多语言支持与民族语言覆盖

HY-MT1.5-1.8B 支持多达33种语言之间的相互翻译，涵盖英语、中文、法语、西班牙语、阿拉伯语等全球主要语种。更重要的是，该模型特别增强了对我国少数民族语言的支持，包括：

藏语
维吾尔语
蒙古语
哈萨克语
彝语

这一特性使其在政府服务、教育普及、文化传播等领域具备显著应用潜力。例如，在双语教学材料生成、民族地区政务信息自动翻译中，能够有效降低语言壁垒。

2.2 格式保留翻译机制

传统翻译模型在处理包含标记的语言内容时，往往破坏原有结构。而HY-MT1.5-1.8B引入了结构感知解码器，能够在不丢失原始格式的前提下完成精准翻译。

典型应用场景包括：

SRT字幕文件翻译：时间轴、序号、换行符完整保留
HTML/XML文档翻译：标签嵌套结构不受影响，仅翻译文本节点
代码注释翻译：函数名、变量名、语法符号原样输出

这种能力源于训练过程中对带标记文本的大规模预处理与特殊token设计，使模型学会区分“可翻译内容”与“结构占位符”。

2.3 上下文感知与术语干预

为了提升专业领域翻译准确性，HY-MT1.5-1.8B集成了两项关键功能：

上下文感知翻译

通过滑动窗口机制捕捉前后句语义依赖，解决代词指代不清、省略成分补全等问题。实验证明，在长对话翻译任务中，BLEU得分相比无上下文版本提升约6.2%。

术语强制干预

用户可通过指令注入方式指定术语映射规则，如：

[TERM] "AI芯片" → "AI chip" [TERM] "量子计算" → "quantum computing"

模型在推理阶段动态调整输出分布，确保关键术语一致性，广泛应用于科技文档、法律合同等高精度场景。

3. 性能基准与效率优势

3.1 客观评测指标对比

在多个权威测试集上，HY-MT1.5-1.8B展现出超越同尺寸模型的翻译质量：

测试集	指标	HY-MT1.5-1.8B	同类开源模型均值	Gemini-3.0-Pro
Flores-200	BLEU	~78%	~65%	~82%
WMT25 中英	COMET	89.4	76.1	90.2
民汉互译	chrF++	81.7	70.3	83.1

从数据可见，尽管参数规模仅为教师模型（7B）的四分之一，其翻译质量已逼近Gemini-3.0-Pro的90分位水平，远超主流商用API（如Google Translate、DeepL Pro在同等条件下的平均COMET得分约为82–85）。

3.2 推理效率实测表现

得益于模型压缩与量化优化，HY-MT1.8B在资源受限设备上的运行效率极为出色：

显存占用：FP16模式下约1.4 GB，GGUF-Q4_K_M量化后低于1 GB
推理速度：输入长度50 token时，平均延迟仅0.18秒（iPhone 15 Pro实测）
能耗比：每千次请求耗电不足0.03 kWh，适合边缘部署

相较于主流商业API普遍0.4~0.6秒的响应延迟，HY-MT1.5-1.8B实现速度翻倍以上，为实时语音翻译、离线导航等低延迟场景提供可能。

4. 技术架构与创新亮点

4.1 在线策略蒸馏（On-Policy Distillation）

HY-MT1.5-1.8B最核心的技术突破在于采用了“在线策略蒸馏”（On-Policy Distillation, OPD），这是一种动态知识迁移方法，区别于传统的静态离线蒸馏。

传统蒸馏流程：

教师模型固定 → 输出软标签 → 学生模型学习

OPD改进机制：

学生模型生成样本 → 教师模型实时反馈 → 动态修正学生策略

具体实现步骤如下：

学生模型（1.8B）对一批句子进行初步翻译
教师模型（7B）评估翻译结果并生成梯度信号
反向传播至学生模型，纠正分布偏移
迭代更新，形成闭环学习

这种方式让小模型不仅能学到“正确答案”，更能从自身的错误中获得反馈，显著提升泛化能力和鲁棒性。

4.2 模型轻量化设计

为实现移动端高效运行，HY-MT1.5-1.8B在架构层面进行了多项优化：

稀疏注意力机制：采用Top-k局部注意力，减少长序列计算开销
共享嵌入层：源语言与目标语言共享部分词表嵌入，降低参数总量
混合精度训练：全程使用BF16+F16混合精度，兼顾稳定性与效率
KV Cache优化：解码阶段缓存键值对，加速自回归生成

这些设计共同支撑了模型在低资源环境下的高性能表现。

5. 部署实践与使用指南

5.1 获取模型的方式

HY-MT1.5-1.8B已在多个平台开放下载，支持多种运行环境：

Hugging Face：Tencent-HunYuan/HY-MT1.5-1.8B
ModelScope：搜索“混元翻译1.5-1.8B”
GitHub官方仓库：提供完整推理脚本与示例

此外，社区已发布GGUF-Q4_K_M量化版本，兼容以下主流本地推理框架：

llama.cpp（v3.5+）
Ollama（配置示例见下文）
LM Studio（Windows/Mac一键加载）

5.2 使用Ollama本地运行示例

安装Ollama后，可通过自定义Modelfile快速部署：

FROM ./hy-mt1.5-1.8b-q4_k_m.gguf PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER stop [</s>, "###"] TEMPLATE """{{ if .System }}<s>{{ .System }}</s>{{ end }}<s>[Translation] {{ .Prompt }} →"""

保存为Modelfile后构建并运行：

ollama create hy-mt -f Modelfile ollama run hy-mt "Translate to English: 人工智能正在改变世界" # Output: Artificial intelligence is changing the world

5.3 批量处理SRT字幕翻译代码示例

以下Python脚本展示如何利用transformers库进行SRT格式保留翻译：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM import re # 加载模型 model_name = "Tencent-HunYuan/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) def translate_srt(srt_text, src_lang="zh", tgt_lang="en"): # 分割块：序号 + 时间轴 + 内容 pattern = r'(\d+)\n(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3} --> \d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\n(.*?)\n\n' segments = re.findall(pattern, srt_text, re.DOTALL) translated_subs = [] for idx, timestamp, content in segments: # 清理内容用于翻译 clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', content).strip() # 构造输入 inputs = tokenizer(f"[{src_lang}>{tgt_lang}] {clean_content}", return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) # 推理 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) translation = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 替换原始内容中的文本部分，保留换行与标签 formatted_translation = translation.replace('\n', ' ').strip() new_block = f"{idx}\n{timestamp}\n{formatted_translation}\n" translated_subs.append(new_block) return '\n'.join(translated_subs) + '\n'

该脚本可在CPU设备上流畅运行，配合批处理机制可实现整部电影字幕的自动化翻译。