腾讯开源多语言翻译“利器”Hy-MT 2，轻量版仅440 MB可本地运行，小程序已上线
近日，腾讯混元宣布正式开源其全新多语言翻译模型Hy-MT2，并同步推出了基于该模型的“腾讯Hy翻译”小程序，旨在为用户和开发者提供高质量、高效率的翻译解决方案。
Hy-MT2是一个包含三种尺寸的模型家族，均支持多达33种语言的互译，并包含5种民族语言/方言的翻译支持。其中，Hy-MT2-1.8B作为专为移动端优化的轻量级模型，得益于腾讯自研的AngelSlim1.25-bit极端量化技术，模型体积被压缩至仅约440MB，可轻松部署在苹果、高通、联发科等主流手机芯片上进行本地离线推理，推理速度相比上一代提升1.5倍，解决了弱网或无网环境下的翻译需求。
另一款旗舰模型Hy-MT2-30B-A3B则 首次 引入了混合专家架构，在扩大总参数规模的同时，控制每次推理的激活参数量，旨在追求专业场景下的 极致 效果。此外，Hy-MT2-7B则定位为平衡速度与效果的“甜点”尺寸。
在性能表现上，Hy-MT2系列实现了显著提升。根据官方公布的评测数据，在通用翻译能力（FLORES-200评测集）上，三款模型分别达到了当前行业 顶级 闭源模型Gemini3.1Pro 的88.1%、96.9%和98.1%水平，已非常接近。
在专业领域和真实业务场景的翻译中，其表现更为突出，在涵盖金融、法律、教育等8个领域的DomainMTBench测试集上，模型评分也接近或达到了Gemini3.1Pro的水平，尤其在金融、政治、教育等垂直领域，Hy-MT2-30B-A3B已部分超越主流翻译模型。相比上一代，Hy-MT2在翻译指令遵循能力上进步明显，能更准确地理解并执行用户在术语、风格、输出格式等方面的个性化要求。
为了让用户能够直观体验，基于Hy-MT2模型打造的“腾讯Hy翻译”小程序已经上线，支持语音输入和自定义翻译风格。其iOS和安卓应用程序也即将发布，将支持模型本地化部署的离线翻译功能。对于开发者和研究者而言，该系列模型的全部源代码及不同量化版本已在Hugging Face、ModelScope、GitHub等主流开源平台发布，支持在多种硬件架构上部署。
此次Hy-MT2的发布，标志着腾讯混元在构建面向真实应用场景的高质量、高效率、多语言翻译模型方面迈出了坚实一步，并通过开源与产品化相结合的方式，推动机器翻译技术在实际应用中的落地与发展。