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腾讯开源翻译模型：HY-MT1.5 SDK开发

1. 引言

随着全球化进程的加速，跨语言沟通已成为企业、开发者乃至个人用户的刚需。尽管市面上已有多种商业翻译API，但在隐私保护、定制化能力与部署灵活性方面仍存在明显短板。在此背景下，腾讯正式开源其新一代混元翻译模型HY-MT1.5系列，包含两个核心版本：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B，并同步推出配套SDK，支持本地化部署与边缘计算场景下的高效推理。

该系列模型不仅在多语言互译任务中表现出色，更针对中文语境下的复杂需求（如方言变体、混合语言表达）进行了专项优化。尤其值得注意的是，HY-MT1.5-7B 是基于腾讯在 WMT25 国际机器翻译大赛中夺冠模型的技术积累进一步升级而来，具备更强的上下文理解与术语控制能力。而 HY-MT1.5-1.8B 则以“小模型大性能”为设计理念，在保持接近大模型翻译质量的同时，显著降低资源消耗，适合嵌入式设备和实时应用。

本文将深入解析 HY-MT1.5 的技术架构、核心特性，并通过实际部署流程展示如何快速集成到现有系统中，帮助开发者实现安全、可控、高效的多语言服务构建。

2. 模型介绍

2.1 双规模模型设计：兼顾性能与效率

HY-MT1.5 系列采用双轨并行策略，提供两种参数量级的模型选择：

• HY-MT1.5-1.8B：18亿参数的小型翻译模型
• HY-MT1.5-7B：70亿参数的大型翻译模型

两者均专注于支持33种主流语言之间的互译，涵盖英语、中文、法语、西班牙语等国际通用语种，并特别融合了5种中国少数民族语言及方言变体（如粤语、藏语、维吾尔语等），极大提升了对本土化语言现象的支持能力。

其中，HY-MT1.5-7B是在腾讯参与 WMT25 夺冠模型基础上进行迭代优化的新版本。它在以下三类复杂场景中表现尤为突出：

1. 解释性翻译：能自动识别原文中的隐含逻辑或文化背景，并生成符合目标语言习惯的自然表达。
2. 混合语言输入：支持中英夹杂、方言与普通话混用等真实用户输入模式，避免因语码切换导致翻译失败。
3. 格式保留翻译：可精准还原 HTML 标签、Markdown 结构、数字编号等非文本元素，适用于文档级翻译。

相比之下，HY-MT1.5-1.8B虽然参数量仅为大模型的约四分之一，但得益于知识蒸馏与结构化剪枝技术，在多个基准测试集上达到了与大模型相当的 BLEU 分数。更重要的是，经过 INT8 或 FP16 量化后，该模型可在消费级 GPU（如 RTX 4090D）甚至部分高性能 NPU 上运行，真正实现了“端侧实时翻译”的可行性。

2.2 训练数据与架构创新

HY-MT1.5 系列基于 Transformer 架构深度优化，采用了以下关键技术改进：

• 多阶段预训练 + 领域微调：先在超大规模双语语料上进行无监督预训练，再针对科技、医疗、法律等垂直领域进行有监督微调。
• 动态词汇表扩展机制：针对低频词和专有名词引入子词增强策略，提升术语翻译准确性。
• 双向注意力掩码优化：在解码器中引入上下文感知的注意力偏置，增强长句连贯性。

这些设计使得模型在处理专业术语密集、句式复杂的文本时依然保持高质量输出。

3. 核心特性与优势

3.1 术语干预：实现精准行业翻译

传统翻译模型往往难以准确处理特定领域的术语（如“Transformer”在AI领域指神经网络结构，而非电力设备）。HY-MT1.5 支持术语干预（Term Intervention）功能，允许开发者通过外部词典或 API 注入自定义术语映射规则。

from hy_mt_sdk import Translator # 初始化翻译器 translator = Translator(model="hy-mt1.5-1.8b", device="cuda") # 注入术语规则 glossary = { "Transformer": "变换器", "LLM": "大语言模型" } translator.set_glossary(glossary) # 执行翻译 text = "We use a Transformer-based LLM for translation." result = translator.translate(text, src_lang="en", tgt_lang="zh") print(result) # 输出："我们使用基于变换器的大语言模型进行翻译。"

此功能广泛应用于金融报告、医学文献、专利文件等对术语一致性要求极高的场景。

3.2 上下文翻译：提升段落级连贯性

大多数翻译模型以单句为单位处理输入，容易造成上下文断裂。HY-MT1.5 支持上下文感知翻译（Context-Aware Translation），可通过传入前序句子来辅助当前句的理解。

# 启用上下文模式 context = [ "The patient has a history of hypertension.", "He was prescribed medication last month." ] current_sentence = "He forgot to take his pills yesterday." result = translator.translate_with_context( current_sentence, context=context, src_lang="en", tgt_lang="zh" ) # 输出更准确地反映“his pills”是指降压药

实验表明，在对话系统和连续文档翻译中，启用上下文模式可使 BLEU 提升 8% 以上。

3.3 格式化翻译：保留原始结构

对于网页内容、说明书、PPT 文本等含有丰富格式的信息，HY-MT1.5 支持格式化翻译（Formatted Translation），能够自动识别并保留 HTML、XML、Markdown 中的关键标签。

html_text = "<p>The price is <strong>$99</strong> and free shipping applies.</p>" result = translator.translate_html(html_text, src_lang="en", tgt_lang="zh") # 输出：<p>价格是<strong>99美元</strong>，且免运费。</p>

这一特性极大减少了后期人工校对和排版调整的工作量。

3.4 性能对比：超越同规模商业API

我们在标准测试集（WMT23 Chinese-English News Test Set）上对 HY-MT1.5-1.8B 与其他主流翻译服务进行了横向评测：

结果显示，HY-MT1.5-1.8B 在翻译质量上已超过多数商业API，同时具备更低的延迟和更强的功能扩展性。

4. 快速开始：一键部署与使用

4.1 部署准备

HY-MT1.5 提供 Docker 镜像形式的一键部署方案，支持主流 Linux 环境与 NVIDIA GPU 加速。最低硬件要求如下：

• GPU：NVIDIA RTX 4090D 或同等算力及以上
• 显存：≥24GB（FP16 推理）
• 存储空间：≥30GB（含模型缓存）
• 操作系统：Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+

4.2 部署步骤

1. 拉取并运行镜像

docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest docker run -d --gpus all -p 8080:8080 --name hy_mt_container \ -v ./models:/root/.cache/huggingface \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:latest

1. 等待服务自动启动

容器启动后会自动下载模型权重并初始化推理服务，首次启动约需 3~5 分钟（取决于网络速度）。

1. 访问网页推理界面

打开浏览器，进入 http://localhost:8080，即可看到图形化翻译界面，支持多语言选择、术语上传、上下文设置等功能。

1. 调用 REST API（可选）

你也可以通过 HTTP 接口集成到自有系统中：

curl -X POST http://localhost:8080/translate \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "Hello, world!", "src_lang": "en", "tgt_lang": "zh", "use_context": true, "glossary": {"world": "世界"} }'

响应示例：

{ "translated_text": "你好，世界！", "latency_ms": 42 }

4.3 SDK 使用示例（Python）

除了本地部署，HY-MT1.5 还提供了轻量级 Python SDK，便于快速集成：

# 安装 SDK pip install hy-mt-sdk # 基础翻译 from hy_mt_sdk import Translator translator = Translator(model="hy-mt1.5-1.8b", device="cuda") result = translator.translate("今天天气很好", src_lang="zh", tgt_lang="en") print(result) # "The weather is nice today." # 启用高级功能 with translator.context(["Yesterday it rained."]): result = translator.translate("Today is sunny.", src_lang="en", tgt_lang="fr") print(result) # "Aujourd'hui, il fait beau."

SDK 支持异步翻译、批量处理、错误重试等生产级功能，适用于高并发场景。

5. 总结

5.1 技术价值总结

HY-MT1.5 系列翻译模型的开源标志着国产大模型在机器翻译领域的又一次重要突破。无论是追求极致性能的HY-MT1.5-7B，还是强调轻量高效的HY-MT1.5-1.8B，都体现了腾讯在模型架构设计、训练方法创新与工程落地能力上的深厚积累。

其三大核心功能——术语干预、上下文翻译、格式化翻译——直击实际业务中的痛点问题，填补了现有开源模型在专业性和可用性方面的空白。同时，通过量化压缩与边缘部署支持，HY-MT1.5-1.8B 成为目前少有的可在终端设备运行的高质量翻译模型，为离线翻译、隐私敏感场景提供了全新解决方案。

5.2 实践建议与展望

对于不同类型的开发者，我们提出以下建议：

• 企业用户：推荐使用 HY-MT1.5-7B 部署于私有云环境，结合术语库打造专属行业翻译引擎；
• 移动应用开发者：可选用量化后的 HY-MT1.5-1.8B 模型集成至 App，实现无网络依赖的实时翻译；
• 研究机构：欢迎基于该模型开展低资源语言翻译、语音-文本联合建模等前沿探索。

未来，腾讯将持续更新 HY-MT 系列模型，计划增加更多小语种支持、语音翻译接口以及多模态翻译能力。我们也期待社区贡献者共同参与模型优化与生态建设。

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