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腾讯开源翻译模型：HY-MT1.5术语干预SDK开发

1. 引言

随着全球化进程的加速，高质量、低延迟的机器翻译需求日益增长。尤其是在跨语言交流、内容本地化和实时通信等场景中，传统云端翻译服务面临网络依赖性强、响应延迟高、隐私保护不足等问题。为应对这些挑战，腾讯推出了混元翻译大模型HY-MT1.5系列，并同步开源其核心模型与术语干预 SDK，标志着国产自研翻译系统在“精准可控 + 边缘部署”方向上的重大突破。

HY-MT1.5 不仅包含参数量达70亿（HY-MT1.5-7B）的高性能版本，还提供了轻量级但性能卓越的18亿参数模型（HY-MT1.5-1.8B），兼顾了翻译质量与推理效率。更重要的是，该系列首次全面支持术语干预、上下文感知翻译和格式化输出保留三大企业级功能，极大提升了专业领域翻译的准确性和可用性。本文将深入解析 HY-MT1.5 的技术架构、核心特性及其 SDK 的工程实践路径。

2. 模型介绍

2.1 双规模架构设计：从云端到边缘全覆盖

混元翻译模型 1.5 版本采用“双轨并行”的策略，发布两个主力模型：

• HY-MT1.5-1.8B：18亿参数的轻量级翻译模型
• HY-MT1.5-7B：70亿参数的旗舰级翻译模型

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、阿拉伯语等国际通用语种，同时融合了藏语、维吾尔语、蒙古语、壮语、彝语等5 种民族语言及方言变体，体现了对多语言平等支持的技术理念。

其中，HY-MT1.5-7B是基于腾讯在 WMT25 多语言翻译评测中夺冠模型进一步优化升级而来。它特别针对以下两类复杂场景进行了专项增强：

• 解释性翻译：如法律条文、医学报告中的术语扩展与语义澄清
• 混合语言输入：处理夹杂拼音、英文缩写或方言表达的非标准文本

而HY-MT1.5-1.8B虽然参数量仅为 7B 模型的约 26%，但在多个基准测试中表现接近甚至媲美部分商业 API，在 BLEU 和 COMET 指标上显著优于同规模开源模型。更关键的是，经过 INT8/INT4 量化后，1.8B 模型可轻松部署于消费级 GPU（如 RTX 4090D）、嵌入式设备或移动端芯片，实现毫秒级响应，适用于会议同传、AR 实时字幕、车载导航等边缘计算场景。

2.2 核心能力升级：三大企业级功能加持

相较于早期版本，HY-MT1.5 系列引入了三项关键能力，使其从“通用翻译器”向“可控智能翻译引擎”演进：

这三项功能通过统一的 SDK 接口对外暴露，开发者可在不修改模型结构的前提下，灵活配置翻译行为，满足金融、医疗、政务等高精度要求场景的需求。

3. 核心特性与优势分析

3.1 性能对比：小模型也能超越商业API

HY-MT1.5-1.8B 在多项公开数据集上的表现令人瞩目。以 WMT23 zh-en 新闻翻译任务为例，其 BLEU 分数达到36.8，超过 Google Translate 基础版（35.2）和 DeepL v2（36.1），接近阿里通义千问-Turbo 的水平。而在口语化文本（如微博、弹幕）翻译中，由于训练数据覆盖广泛，其语义连贯性和自然度更具优势。

更重要的是，1.8B 模型在推理速度上具备压倒性优势。在单张 RTX 4090D 上进行批处理（batch=4）时，平均延迟低于 80ms，吞吐量可达 120 tokens/s，远高于多数闭源 API 的响应速度。

# 示例：使用术语干预SDK进行定制化翻译 from hy_mt_sdk import Translator, TermBank # 初始化翻译器 translator = Translator(model="hy-mt1.5-1.8b", device="cuda") # 创建术语库 term_bank = TermBank() term_bank.add_term("Tencent Meeting", "腾讯会议") term_bank.add_term("WeChat Pay", "微信支付") term_bank.add_term("AI Lab", "腾讯AI实验室") # 启用术语干预 translator.enable_term_intervention(term_bank) # 执行翻译 result = translator.translate( text="Please join the Tencent Meeting via WeChat Pay.", src_lang="en", tgt_lang="zh" ) print(result) # 输出："请通过微信支付加入腾讯会议。"

💡术语干预的核心价值在于一致性控制。在企业级应用中，同一术语若出现多种译法（如“Tencent Meeting”被译为“腾讯会议”或“腾迅开会”），会严重影响品牌形象和技术文档的专业性。HY-MT1.5 的 SDK 提供了细粒度的术语匹配机制，支持模糊匹配、正则表达式和优先级排序，确保关键术语始终按规范输出。

3.2 部署灵活性：从云服务器到边缘终端

HY-MT1.5-1.8B 经过量化压缩后，内存占用可控制在4GB 以内，使得其能够在如下环境中稳定运行：

• 单卡消费级显卡（如 4090D、3090）
• 工控机或边缘网关设备
• 移动端 NPU 加速平台（如高通骁龙、华为麒麟）

这对于数据敏感行业（如政府、军工、医疗）尤为重要——无需将原始文本上传至云端，即可完成高质量翻译，从根本上规避数据泄露风险。

此外，腾讯官方提供了基于 Docker 的标准化镜像，极大简化了部署流程。

4. 快速开始指南

4.1 环境准备与镜像部署

目前，HY-MT1.5 系列模型已上线 CSDN 星图平台，支持一键部署。以下是快速启动步骤：

1. 登录 CSDN星图算力平台
2. 搜索 “HY-MT1.5” 或选择“腾讯混元翻译模型”镜像
3. 选择资源配置：推荐使用RTX 4090D × 1实例
4. 点击“创建实例”，系统将自动拉取镜像并启动容器

✅镜像内置组件包括： - PyTorch 2.1 + Transformers 库 - HY-MT1.5-1.8B / 7B 模型权重（可选） - 术语干预 SDK（hy_mt_sdk） - Web UI 推理界面（FastAPI + Vue）

4.2 使用网页推理接口

部署成功后，进入“我的算力”页面，点击对应实例的“网页推理”按钮，即可打开图形化翻译界面。

功能特点如下：

• 支持多语言自动检测与手动指定
• 可上传 TXT、PDF、DOCX 文件进行批量翻译
• 提供术语管理面板，支持 CSV 导入导出
• 实时显示翻译耗时与资源占用情况

# 进阶用法：调用REST API进行程序化访问 import requests url = "http://localhost:8080/api/v1/translate" payload = { "text": "Welcome to Tencent AI Lab!", "src_lang": "en", "tgt_lang": "zh", "enable_context": True, "terms": {"Tencent AI Lab": "腾讯人工智能实验室"} } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()["translated_text"]) # 输出："欢迎来到腾讯人工智能实验室！"

4.3 SDK集成与二次开发

对于需要深度集成的企业应用，建议直接使用hy_mt_sdk进行开发。安装方式如下：

pip install hy-mt-sdk --index-url https://pypi.tencent.com/simple

主要类与方法说明：

5. 总结

5. 总结

HY-MT1.5 系列翻译模型的开源，不仅是腾讯在多语言 AI 领域技术积累的集中体现，更为国内开发者提供了一个高性能、可定制、易部署的自主可控翻译解决方案。无论是追求极致性能的 HY-MT1.5-7B，还是面向边缘场景优化的 HY-MT1.5-1.8B，都展现了强大的工程落地潜力。

通过本次发布的术语干预 SDK，开发者可以轻松实现：

• 专业术语的一致性翻译
• 上下文感知的语义连贯输出
• 原始格式的完整保留

这些能力使得 HY-MT1.5 成为企业级本地化系统、智能客服、跨境电商品台的理想选择。

未来，随着更多垂直领域微调版本的推出以及对语音翻译、图像OCR翻译的整合，HY-MT1.5 有望构建起完整的“多模态跨语言交互”生态体系。

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