大家好，我是小悟。

騰訊混元團隊開源了翻譯模型1.5版本，一出手就是兩個“王炸”，Tencent-HY-MT1.5-1.8B和Tencent-HY-MT1.5-7B兩個尺寸的模型，把端側翻譯的門檻拉到了新低，效果還比很多商用API更猛。

端側部署，1GB內存就能跑，手機翻譯自由來了。1.8B模型居然能在手機端離線跑。根據騰訊官方數據，這個模型經過量化壓縮後，內存佔用不到1GB。

實測顯示，處理50個單詞的翻譯任務，平均耗時只要0.18秒，而主流商用API普遍需要0.4秒左右。

這意味着什麼？可以這樣想象一下，你在國外旅遊時用手機翻譯菜單，或者和外國客户視頻會議時實時生成字幕，不用擔心網絡卡頓了。

更絕的是，這個模型還支持33種語言互譯，連捷克語、冰島語這種小眾語種都覆蓋了。

你要是做跨境電商，之前為了翻譯小語種商品描述，不得不買多個付費API接口，現在直接用混元1.8B就能搞定。可以説是“小身材大能量”的設計。

當然，光快不夠，翻譯質量才是硬指標。

根據權威測試數據，在FLORES-200、WMT25等國際基準測試中，1.8B模型的成績達到了Gemini-3.0-Pro這種超大閉源模型的90分位水平。

要知道，後者可是參數規模幾十倍的“巨無霸”，而混元1.8B只用不到2GB的內存就實現了類似效果，這波操作堪稱“四兩撥千斤”。

它的專業場景適配能力也值得一提。比如法律合同翻譯，混元支持自定義術語庫，能確保“不可抗力”“違約責任”這些關鍵詞始終準確統一。

醫學文獻翻譯時，它能理解長段落中的上下文邏輯，避免“指代不清”的尷尬。甚至翻譯網頁時，還能保留原文的排版格式，直接複製就能用。

這些細節優化，解決了傳統翻譯工具“機械直譯”的痛點，讓AI真正成為生產力工具。

混元團隊這次用了一個很巧的技術，On-Policy Distillation（策略蒸餾）。簡單來説，就是讓7B的大模型當“老師”，實時指導1.8B的小模型學習。

但和傳統蒸餾方法不同，它不是讓小模型死記硬背答案，而是通過糾正預測序列的偏差，讓小模型自己“悟”出翻譯規律。

這種“啓發式”訓練方式，讓小模型在參數量少的情況下，依然能保持高準確率和泛化能力。

這種技術路線，或許成為“輕量化+專業化”的行業趨勢。大模型負責攻克通用任務，小模型通過蒸餾技術繼承核心能力，再針對特定場景優化。

這樣既能降低部署成本，又能滿足多樣化需求。騰訊這次開源，相當於給開發者提供了一套“端側翻譯解決方案”，模型開源降低了技術門檻。

説到開源，模型不僅在GitHub和HuggingFace等平台上線，還支持Arm、高通、Intel等多平台部署。

這意味着開發者可以輕鬆把它集成到手機、IoT設備甚至車載系統中。目前混元翻譯已經在騰訊會議、企業微信等內部產品中落地。

開發者對這類“小而美”的模型需求應該很大。以後可能會出現針對醫療、教育、遊戲等垂直領域的定製版混元翻譯，甚至有人用它開發離線翻譯APP，直接挑戰傳統翻譯軟件的市場。

混元團隊這次開源，或許説明了AI落地不需要“堆參數、燒算力”。通過算法優化和場景深耕，小模型也能在特定領域實現超越大模型的效果。

對於普通用户來説，這意味着更低的使用成本、更快的響應速度和更可靠的隱私保護。對於開發者來説，則提供了一個可複用的技術框架，加速AI應用的創新。

本地安裝與使用，源代碼部署，更多詳細步驟和用法，詳見倉庫文檔：

與 transformers 一起使用
首先，請安裝 transformers，推薦版本 v4.56.0


pip install transformers==4.56.0


如果您想使用 transformers 加載 fp8 模型，您需要將 config.json 中的 "ignored_layers" 名稱更改為 "ignore"，並將 compressed-tensors 升級到 compressed-tensors-0.11.0。


以下代碼片段展示瞭如何使用 transformers 庫來加載和應用模型。


我們以 tencent/HY-MT1.5-1.8B 為例。


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])

開源社區：

混元官網：https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
Github鏈接：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT
HuggingFace鏈接：https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt15

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