腾讯翻译大模型，手机可运行

大家好，我是 Ai 学习的老章

2025 年最后一天，腾讯开源了 HY-MT1.5 翻译大模型！

简介

HY-MT1.5（Hunyuan Translation Model Version 1.5）是腾讯混元团队推出的专业翻译大模型，包含两个版本：

HY-MT1.5-1.8B：18 亿参数的轻量级版本
HY-MT1.5-7B：70 亿参数的完整版

这两款模型主打一个 "又快又准" ：支持 33 种语言 的互译，还额外覆盖了 5 种民族语言和方言。最牛的是，1.8B 的小模型翻译质量居然能逼近 7B 大模型，"小钢炮"属性拉满。

外链图片转存中...(img-WTJUiCxq-1767539031275)

核心亮点

1.8B 轻量模型的逆袭：

🏆 同尺寸行业第一：1.8B 模型在同参数规模中遥遥领先，甚至超越大多数商业翻译 API
⚡ 边缘设备友好：量化后可部署在端侧设备，支持实时翻译场景
📊 性价比爆棚：参数量不到 7B 模型的三分之一，效果却几乎持平

7B 完整模型的全面升级：

🎯 WMT25 冠军血统：基于世界机器翻译大赛冠军模型优化
📝 混合场景增强：针对解释性翻译、中外混杂文本做了专门优化
🔧 专业功能三件套：术语干预、上下文翻译、格式化翻译全支持

模型文件

腾讯提供了多种量化版本，满足不同场景需求：

模型名称	描述
HY-MT1.5-1.8B	混元 18 亿参数翻译模型
HY-MT1.5-1.8B-FP8	混元 18 亿参数翻译模型，fp8 量化
HY-MT1.5-1.8B-GPTQ-Int4	混元 18 亿参数翻译模型，int4 量化
HY-MT1.5-7B	混元 70 亿参数翻译模型
HY-MT1.5-7B-FP8	混元 70 亿参数翻译模型，fp8 量化
HY-MT1.5-7B-GPTQ-Int4	混元 70 亿参数翻译模型，int4 量化

FP8 原版只有 2.05GB，GPTQ-Int4 只有 1.34GB

快速上手

安装依赖

SHELL 复制代码

pip install transformers==4.56.0

使用 Transformers 推理

python 复制代码

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import os

model_name_or_path = "tencent/HY-MT1.5-1.8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto")  # You may want to use bfloat16 and/or move to GPU here
messages = [
    {"role": "user", "content": "Translate the following segment into Chinese, without additional explanation.\n\nIt's on the house."},
]
tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=False,
    return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(tokenized_chat.to(model.device), max_new_tokens=2048)
output_text = tokenizer.decode(outputs[0])

Prompt 模板

HY-MT1.5 提供了多种专业翻译场景的 Prompt 模板：

1. 中外互译（ZH <=> XX）：

复制代码

将以下文本翻译为{target_language}，注意只需要输出翻译后的结果，不要额外解释： {source_text}

2. 非中文互译（XX <=> XX）：

复制代码

Translate the following segment into {target_language}, without additional explanation. {source_text}

3. 术语干预（专业领域必备）：

复制代码

参考下面的翻译： {source_term} 翻译成 {target_term} 将以下文本翻译为{target_language}，注意只需要输出翻译后的结果，不要额外解释： {source_text}

4. 上下文翻译（保持语境一致）：

复制代码

{context} 参考上面的信息，把下面的文本翻译成{target_language}，注意不需要翻译上文，也不要额外解释： {source_text}

5. 格式化翻译（保留标签信息）：

复制代码

将以下<source></source>之间的文本翻译为中文，注意只需要输出翻译后的结果，不要额外解释，原文中的<sn></sn>标签表示标签内文本包含格式信息，需要在译文中相应的位置尽量保留该标签。输出格式为：<target>str</target> <source>{src_text_with_format}</source>

本地部署

主流推理引擎都支持（TensorRT-LLM、SGLang），这里只介绍我喜欢的 vLLM

vLLM 部署（推荐 v0.10.0+）

shell 复制代码

# 安装特定版本 transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@4970b23cedaf745f963779b4eae68da281e8c6ca

# 启动服务
# export MODEL_PATH=tencent/Hunyuan-7B-MT
# export MODEL_PATH=/root/.cache/modelscope/hub/models/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B-MT/
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --trust-remote-code \
    --model tencent/HY-MT1.5-1.8B \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --dtype bfloat16 \
    --served-model-name hunyuan \
    2>&1 | tee log_server.txt

在线体验 - 实测

不想本地部署，只想体验的话，可以直接在这里试试

我测试了一下，直接放大招

1.5B 版本感觉去挑战这种难度非常吃力，翻译的很差

7B 也不咋地

外链图片转存中...(img-f8C3NqGl-1767539031278)

这是我之前我写好但是没有发布的一篇文章中的翻译挑战题，感觉纯翻译大模型在这种难度的题目中，还是不如通用、推理大模型