腾讯开源 Hy-MT2 混元翻译 2.0 模型

腾讯正式开源 Hy-MT2 混元翻译 2.0 大模型。本次开放的版本包含 Dense（1.8B、7B）和 MoE（30B-A3B）两类变体，支持 33 种语言互译，指令遵循能力相比上一代有显著提升。

Hy-MT2 模型特性

• 支持语种：覆盖 33 种语言和 5 种中文方言，能基本满足绝大多数通用翻译场景需求。
• 效果领先：在 Flores200、WMT25 等开源测试集上效果领先，专业领域和真实业务场景下的表现也达到第一梯队水平。
• 指令遵循：支持翻译场景下的各类指令需求，包括结构化翻译、分隔符翻译、上下文翻译、术语表翻译、风格翻译等常见自定义需求。

1.8B 端侧适配是本次更新的一大亮点。该版本通过 AngelSlim 实现 1.25-bit 量化，只需要 440MB 存储空间。在 Apple A15 芯片上的运行速度比传统 4-bit 推理快 1.5 倍，也不需要在存储占用和推理速度之间做取舍，实现了真正实用的设备端翻译。

技术细节

• CPT 阶段，混元团队收集了海量单双语多语言数据，经过质量筛选和配比调整后，底座模型的翻译能力获得大幅提升。
• 后训练阶段则通过 On-Policy 蒸馏和强化，进一步强化了模型的翻译指令遵循能力和最终翻译效果。

基准测试

在通用翻译、专业领域和真实业务场景 3 类测试中，Hy-MT2 系列表现亮眼：

• 7B 和 30B-A3B 版本效果超过 DeepSeek-V4-Pro、Kimi K2.6 等主流开源大模型；
• 1.8B 轻量版整体表现也要优于 Microsoft Translator、Doubao Translator 等商业翻译 API。

指令遵循能力方面，Hy-MT2 系列的通用指令遵循能力与同尺寸模型持平，翻译任务相关的指令遵循能力则远超同尺寸竞品。