腾讯发布HY-MT1.5翻译模型：快速精准，可在手机上运行
发布日期：2026年1月5日
来源：AIbase
核心概述
腾讯发布了HY-MT1.5系列翻译模型，该系列模型突破了传统大模型需依赖云端服务器的限制，提供了两个版本以适应不同场景，尤其注重在移动设备等边缘设备上的高效运行。
模型版本与性能
1.8B 轻量版
- 定位：专为移动设备等边缘设备设计。
- 内存需求：经过优化后，仅需约 1GB 内存即可流畅运行。
- 响应速度：翻译约50个中文字符的句子，平均响应时间仅 0.18秒。
- 性能表现：在真人测试中，得分已超过百度、谷歌、微软等主流商业翻译系统。
7B 升级版
- 定位：适用于服务器部署，处理复杂翻译任务。
- 背景：基于赢得 WMT25 冠军的系统升级而来。
- 擅长领域：复杂的混合语言翻译、专业术语解析及特定格式翻译。
技术亮点：“五步”训练法
为使模型更深入理解人类语言习惯，研究团队采用了独特的训练流程：
- 语言基础构建：学习海量多语言文本，掌握基本语言规则。
- 专项翻译训练：输入大量平行语料数据，使模型从“会说话”转向“会翻译”。
- 精细化调优：使用高质量文档数据进行微调，使翻译更自然。
- 模型蒸馏：让7B大模型指导1.8B小模型，将大模型的“智慧”传递给小模型，实现“小身材，大智慧”。
- 人工评价优化：引入人类审美标准，优化翻译的准确性、流畅性及文化差异处理。
实测性能与优势
在多项权威测试中，HY-MT1.5表现卓越：
- 在WMT25等国际测试中，7B版本的得分超过了 Gemini 3.0 Pro 及许多专业翻译模型。
- 即使在“普通话与少数民族语言互译”等小众领域，其表现依然出色。
该模型不仅翻译准确，还解决了多个实际应用痛点：
- 术语准确可控：用户可指定特定词汇的译法（例如，规定“Hunyuan”必须译为“Chaos Pearl”），模型不会自行更改。
- 上下文感知：能根据语境智能选择词义（例如，根据上下文将“pilot”正确译为“飞行员”或“试播集”）。
- 格式保持：在翻译带有HTML标签或特殊格式的文本时，能完美保留原始标签结构。
开源与获取
目前，腾讯已在 GitHub 和 Hugging Face 平台开源了该模型的权重，全球开发者均可获取并使用此项技术来增强其应用体验。
数据观点分析：
1.8B模型将高质量翻译的内存门槛降低至1GB，平均0.18秒的响应速度已接近人类对话节奏，这标志着高性能AI模型真正具备了在个人设备上大规模普及的可行性。通过“模型蒸馏”技术，小模型继承了大模型的核心能力，这种“效率迁移”策略可能是未来边缘AI发展的关键路径。
