Tencent releases Hy-MT2 translation model

•Hy-MT2支援33種語言互譯及5種民漢/方言，並提供1.8B、7B、30B-A3B三種尺寸模型，其中1.8B輕量級模型僅440MB，性能超越主流商業API。
•在真實場景測試中，Hy-MT2-30B-A3B模型在金融、政治、教育等專業領域的翻譯效果已超越Gemini 3.1 Pro。
•模型採用1.25-bit和2-bit等極低比特量化方案，顯著提升了在蘋果A15等移動設備上的推理速度達1.5倍，並支持ARM、高通、Intel等多平台部署。
•「騰訊 Hy 翻譯」小程序基於Hy-MT2模型打造，提供語音輸入、自定義翻譯風格及離線翻譯功能，增強了實用性。

📊 競品分析▸ Show

特性/模型	騰訊 Hy-MT2 (1.8B/7B/30B-A3B)	Gemini 3.1 Pro	DeepSeek-V4-Pro	Kimi K2.6	微软主流商業API
指令遵循能力	顯著增強，超越相近尺寸開源模型，接近Gemini 3.1 Pro	基準模型，Hy-MT2-30B-A3B在特定領域超越	被Hy-MT2-7B/30B-A3B超越	被Hy-MT2-7B/30B-A3B超越	被Hy-MT2-1.8B超越
支援語種	33種語言互譯，5種民漢/方言	(未明確提及具體數量，但為通用大模型)	(未明確提及具體數量)	(未明確提及具體數量)	(未明確提及具體數量)
模型尺寸	1.8B, 7B, 30B-A3B	(未明確提及具體參數量，但為大尺寸通用模型)	(未明確提及具體參數量)	(未明確提及具體參數量)	(未明確提及具體參數量)
專業領域翻譯	Hy-MT2-30B-A3B在金融、政治、教育領域超越Gemini 3.1 Pro	基準模型，在特定領域被Hy-MT2-30B-A3B超越	(未明確提及)	(未明確提及)	(未明確提及)
輕量級模型性能	1.8B模型超越主流商業API，僅440MB，推理速度提升1.5倍	(未明確提及輕量級對比)	(未明確提及輕量級對比)	(未明確提及輕量級對比)	被Hy-MT2-1.8B超越

模型尺寸與架構: Hy-MT2模型家族包含1.8B、7B、30B-A3B三種尺寸，分別側重端側輕量部署、均衡實力及專業效果。
語言支援: 模型支持33種語言的互譯，並額外支持5種民漢語言/方言。
量化方案: Hy-MT2探索了極低比特量化技術，除了4-bit、8-bit和FP16版本外，還基於混元自研技術提供了1.25-bit和2-bit版本，以適配不同硬件環境下的部署需求。
推理優化: 基於混元自研的Sherry框架，1.25-bit極低比特量化版本在蘋果A15上的推理速度比Hy-MT1.5的4-bit量化版本提升了1.5倍。
部署支援: 開源模型已在Github和Huggingface等社區上線，並支持ARM、高通、Intel、沐曦、天數智芯等多個平台部署。
評測基準: 騰訊混元自建了IFMT Bench測試集，用於評估模型的指令遵循能力，該測試集也已開源。
通用翻譯能力: 在FLORES-200多語言評測數據集上，Hy-MT2系列三個模型在平均表現上已非常接近行業領先的翻譯模型（如Gemini 3.1 Pro），達到其88.1%至98.1%的水平。
專業領域優化: Hy-MT2針對真實業務場景和專業領域翻譯進行了優化，在金融、政治、教育等垂直領域的翻譯效果已部分超越主流翻譯模型。

騰訊將進一步鞏固其在機器翻譯領域的領先地位，尤其是在輕量級和專業領域翻譯方面。

Hy-MT2在輕量級模型和特定專業領域的性能已超越主流商業API和大型通用模型，開源策略將吸引更多開發者和應用。

機器翻譯技術將更廣泛地應用於移動設備和離線場景，提升用戶體驗。

Hy-MT2的極低比特量化和端側部署能力，使得在手機等設備上實現高效離線翻譯成為可能。

指令遵循能力將成為未來機器翻譯模型競爭的關鍵差異化因素。

Hy-MT2顯著提升了指令遵循能力，能夠更精確地理解和執行用戶的風格、術語和格式要求，這對於提升翻譯質量和用戶滿意度至關重要。

2018-11

騰訊AI Lab發布AI輔助翻譯產品「騰訊輔助翻譯」（Transmart），採用人機交互式機器翻譯技術。

2023-09

騰訊雲發布文章介紹機器翻譯（TMT）產品，強調基於自研神經網絡翻譯引擎，支持十餘種語言互譯。

2025-09

騰訊混元開源Hunyuan-MT-7B翻譯模型，該模型在WMT2025國際機器翻譯比賽中獲得30個語種的第一名，支持33種語言和5種民漢/方言互譯。

2026-05

騰訊混元開源全新翻譯模型Hy-MT2，並同步上線「騰訊 Hy 翻譯」小程序，模型在指令遵循能力上顯著提升。

騰訊開源全新翻譯模型 Hy-MT2