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腾讯开源翻译模型HY-MT1.5：多语言视频会议转录

随着全球化协作的加速，跨语言沟通已成为企业、教育和科研场景中的核心需求。尤其是在视频会议、在线教学和跨国协作中，高质量、低延迟的实时翻译能力正成为关键基础设施。腾讯近期开源了其最新的混元翻译大模型HY-MT1.5系列，包含HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B两个版本，专为多语言互译与复杂语境理解设计，显著提升了在混合语言、术语敏感和格式保留等场景下的翻译质量。该系列模型不仅在性能上媲美甚至超越部分商业API，还支持边缘部署，为实时视频会议转录提供了端到端的技术支撑。

1. 模型介绍

1.1 HY-MT1.5-1.8B：轻量高效，边缘可部署

HY-MT1.5-1.8B 是一个参数量为18亿的紧凑型翻译模型，尽管其规模不到7B版本的三分之一，但在多个基准测试中表现出接近大模型的翻译准确率。该模型特别针对低延迟、高吞吐的实时应用场景进行了优化，适用于移动端、嵌入式设备或本地服务器等资源受限环境。

通过INT8量化后，HY-MT1.5-1.8B 可在单张消费级GPU（如NVIDIA RTX 4090D）上实现毫秒级响应，满足视频会议中“说话即翻译”的实时性要求。同时，模型在训练过程中采用了知识蒸馏与动态剪枝技术，在保持轻量化的同时最大限度保留了语义理解能力。

1.2 HY-MT1.5-7B：高性能旗舰，面向复杂语境

HY-MT1.5-7B 是基于腾讯在 WMT25 多语言翻译竞赛中夺冠模型升级而来，拥有70亿参数，是当前开源领域中最具竞争力的大规模翻译模型之一。相比2023年9月发布的初版，新版本重点增强了以下三类能力：

• 解释性翻译：能够根据上下文推断隐含含义，提升意译准确性；
• 混合语言处理：支持同一句子中夹杂多种语言（如中英混杂）的精准识别与翻译；
• 民族语言覆盖：新增对藏语、维吾尔语、蒙古语、壮语、彝语等5种少数民族语言及其方言变体的支持，覆盖中国主要多语言使用场景。

该模型支持33种主流语言之间的互译，涵盖中文、英文、日文、韩文、法语、西班牙语、阿拉伯语、俄语等，广泛适用于国际会议、跨国客服、学术交流等高阶场景。

2. 核心特性与优势

2.1 同规模领先性能

HY-MT1.5-1.8B 在 BLEU、COMET 和 CHRF++ 等多项翻译评估指标上超越了同级别开源模型（如M2M-100、OPUS-MT），并在实际测试中表现优于多家主流商业翻译API（包括Google Translate和DeepL Pro的小模型调用）。尤其在长句结构保持、专有名词保留和语法连贯性方面，展现出更强的语言生成稳定性。

💡说明：测试数据集为自建多语言会议语料库（包含科技、医疗、金融等领域），输入长度平均为128 tokens。

2.2 支持三大高级翻译功能

无论是1.8B还是7B版本，HY-MT1.5系列均集成了以下三项企业级翻译所需的关键功能：

（1）术语干预（Terminology Intervention）

允许用户预定义专业术语映射表，确保特定词汇（如品牌名、产品型号、医学术语）在翻译过程中不被误译或泛化。例如：

{ "source": "混元大模型", "target": "HunYuan-MT", "case_sensitive": true }

启用术语干预后，模型会优先匹配用户提供的术语库，避免“混元”被错误翻译为“Hybrid Model”等非标准表述。

（2）上下文翻译（Context-Aware Translation）

传统翻译模型通常以单句为单位进行处理，容易丢失前后文逻辑。HY-MT1.5 引入了滑动窗口机制，支持最多前溯4句话的上下文记忆，显著改善代词指代、省略补全等问题。

例如： - 上文：“The patient has a history of hypertension.” - 当前句：“He was prescribed medication.”
→ 正确翻译：“他被开了药。”（而非模糊的“此人”）

（3）格式化翻译（Preserve Formatting）

在会议纪要、字幕文件、PPT等场景中，原文常包含时间戳、HTML标签、Markdown语法等非文本元素。HY-MT1.5 能自动识别并保留这些格式结构，仅翻译可读内容，输出结果可直接用于下游系统。

示例输入：

[00:12:34] <b>主持人</b>：欢迎来到今天的AI论坛。

输出：

[00:12:34] <b>Host</b>: Welcome to today's AI forum.

3. 快速开始：一键部署与推理

3.1 部署准备

HY-MT1.5 提供了基于容器化的镜像部署方案，支持在本地或云平台快速启动服务。推荐配置如下：

• GPU：NVIDIA RTX 4090D / A100 / H100（至少1张）
• 显存：≥24GB（运行7B模型）；≥10GB（运行1.8B量化版）
• 操作系统：Ubuntu 20.04+
• Docker + NVIDIA Container Toolkit 已安装

3.2 部署步骤

1. 拉取官方镜像

bash docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt15:latest

1. 启动容器服务

bash docker run -d --gpus all -p 8080:8080 \ --name hy-mt-server \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt15:latest

启动后，模型将自动加载至显存，并开放HTTP API接口。

1. 访问网页推理界面

打开浏览器，进入控制台“我的算力”页面，点击“网页推理”按钮，即可进入图形化交互界面：

• 选择源语言与目标语言
• 输入待翻译文本（支持批量粘贴）
• 开启“术语干预”、“上下文记忆”等功能开关
• 实时查看翻译结果与耗时统计

3.3 调用API示例（Python）

若需集成至自有系统，可通过HTTP API调用：

import requests url = "http://localhost:8080/translate" data = { "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "text": "腾讯推出的混元翻译模型支持多语言实时转录。", "context": ["Previous sentence here."], "terminology": [ {"source": "混元", "target": "HunYuan"} ], "preserve_format": False } response = requests.post(url, json=data) print(response.json()["translation"]) # 输出: The HunYuan translation model launched by Tencent supports real-time multilingual transcription.

4. 应用场景：多语言视频会议转录实战

4.1 架构设计思路

在典型的远程会议系统中，可将 HY-MT1.5 集成于语音识别（ASR）与字幕展示之间，构建完整的语音→文字→翻译→呈现链路：

[麦克风输入] ↓ [ASR引擎] → 原始文本（中文） ↓ [HY-MT1.5-1.8B] → 英文翻译（带格式保留） ↓ [前端渲染] → 双语字幕同步显示

由于1.8B模型具备低延迟特性，整个流程可在300ms内完成，满足“边说边翻”的用户体验需求。

4.2 实际案例：跨国研发周会

某跨国科技公司每周举行中英双语研发会议，参会者来自北京、硅谷和柏林。过去依赖人工同传成本高昂，且存在信息遗漏风险。引入 HY-MT1.5 后，系统实现了以下改进：

• 自动识别发言人语言（中/英），动态切换翻译方向；
• 对“LLM”、“KV Cache”、“MoE”等术语自动标准化翻译；
• 输出带时间戳的SRT字幕文件，便于会后归档；
• 使用边缘设备部署，保障数据不出内网，符合安全合规要求。

📌效果对比：相比原商业API方案，翻译准确率提升18%，延迟降低42%，年度成本节省超$60,000。

5. 总结

HY-MT1.5 系列翻译模型的开源，标志着国产大模型在多语言理解和跨文化沟通领域的重大突破。无论是追求极致性能的HY-MT1.5-7B，还是兼顾效率与质量的HY-MT1.5-1.8B，都展现了腾讯在自然语言处理方面的深厚积累。

其三大核心能力——术语干预、上下文感知、格式保留——直击企业级翻译痛点，而边缘部署支持则让实时多语言转录真正落地于视频会议、在线教育、政务互通等关键场景。

对于开发者而言，从镜像部署到API调用，HY-MT1.5 提供了完整闭环的接入路径，极大降低了技术门槛。未来，随着更多小语种和垂直领域微调版本的推出，这一模型有望成为全球多语言通信的新基建底座。

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