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HY-MT1.5-1.8B性能基准：不同硬件对比测试

1. 引言

随着多语言交流需求的不断增长，高效、准确且可部署于多样化硬件环境的翻译模型成为自然语言处理领域的重要研究方向。混元翻译模型系列（Hunyuan-MT）在这一背景下持续迭代，推出了轻量级但性能卓越的HY-MT1.5-1.8B模型。该模型以仅18亿参数实现了接近70亿参数模型的翻译质量，同时显著降低了推理延迟和资源消耗。

本文聚焦于HY-MT1.5-1.8B在不同硬件平台上的性能表现，采用vLLM进行服务部署，并通过Chainlit构建交互式前端进行调用验证。我们将从模型特性出发，详细介绍其部署架构、测试方案设计、多平台性能对比结果及实际应用中的响应表现，为开发者提供可复现的技术参考与选型依据。

2. 模型介绍与核心优势

2.1 HY-MT1.5-1.8B 模型概述

HY-MT1.5-1.8B 是混元翻译模型 1.5 版本中推出的轻量级翻译大模型，专为高效率、低延迟场景优化。作为 HY-MT1.5-7B 的小型化版本，它在参数量不到后者三分之一的情况下，仍保持了高度一致的翻译能力。

该模型支持33 种主流语言之间的互译，并特别融合了5 种民族语言及方言变体，增强了对区域性语言表达的理解与生成能力。训练过程中采用了大规模双语语料与增强数据策略，在通用翻译、专业术语保留、上下文连贯性等方面均表现出色。

值得注意的是，HY-MT1.5-1.8B 经过量化压缩后可在边缘设备上运行，适用于移动终端、IoT 设备或本地化部署场景，满足实时翻译需求。

2.2 核心功能特性

HY-MT1.5-1.8B 具备以下关键能力：

• 术语干预（Term Intervention）：允许用户预定义术语映射规则，确保特定词汇如品牌名、技术术语等被准确翻译。
• 上下文翻译（Context-Aware Translation）：利用历史对话信息提升句子间一致性，尤其适用于连续段落或多轮对话翻译。
• 格式化翻译（Preserve Formatting）：自动识别并保留原文中的 HTML 标签、代码片段、数字格式等非文本元素，避免结构破坏。

这些功能使得模型不仅适用于通用翻译任务，也能胜任文档本地化、客服系统集成、跨语言内容发布等复杂业务场景。

2.3 开源动态与生态支持

• 2025年12月30日：HY-MT1.5-1.8B 与 HY-MT1.5-7B 正式在 Hugging Face 平台开源，提供完整权重与使用示例。
• 2025年9月1日：首次发布 Hunyuan-MT-7B 及其变体 Hunyuan-MT-Chimera-7B，奠定高性能翻译模型基础。

开源地址：https://huggingface.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B

3. 部署架构与测试环境

3.1 整体架构设计

本次性能测试采用如下技术栈组合：

[Client: Chainlit UI] ↓ (HTTP API) [Server: vLLM Inference Engine] ↓ (Model Loading) [HuggingFace Model: HY-MT1.5-1.8B]

• vLLM作为推理引擎，提供高效的 PagedAttention 调度机制，显著提升吞吐量并降低显存占用。
• Chainlit用于构建可视化聊天界面，便于人工验证翻译效果与响应速度。
• 所有服务均基于 Python 3.10 + PyTorch 2.3 环境部署。

3.2 测试硬件配置

为评估模型在不同计算平台下的表现，选取以下四种典型设备进行横向对比：

注：边缘设备（C 和 D）采用量化版本以适应资源限制。

3.3 性能指标定义

我们关注以下核心性能维度：

• 首词延迟（Time to First Token, TTFT）：从请求发出到收到第一个输出 token 的时间。
• 解码延迟（Decoding Latency）：每秒生成 token 数（tokens/s）。
• 最大并发请求数（Max Concurrent Requests）：在保证响应质量前提下可同时处理的请求数。
• 内存/显存占用（Memory Usage）：推理过程中的峰值资源消耗。
• 翻译准确性：通过人工抽样检查输出质量是否符合预期。

4. 性能测试结果分析

4.1 不同硬件平台性能对比

下表展示了在相同输入长度（平均 50 tokens）和输出长度（平均 60 tokens）条件下，各平台的实测性能数据：

关键观察点：

• A100 平台表现出最强的综合性能，适合高并发、低延迟的企业级部署。
• RTX 3090虽然显存略小，但在消费级显卡中表现优异，性价比突出。
• Jetson AGX Orin在边缘端实现可用性能，支持离线实时翻译，适用于车载、手持设备等场景。
• M2 Max凭借 Apple Silicon 的能效优势，在无 GPU 加速情况下仍保持良好响应速度，适合桌面级本地应用。

4.2 吞吐量与并发能力趋势图

图：不同硬件平台下，随并发请求数增加的平均延迟变化曲线

从图中可见： - A100 和 RTX 3090 在 1~16 并发区间内延迟增长平缓，具备良好的扩展性。 - 边缘设备在超过 4 个并发时出现明显延迟上升，建议用于单用户或轻负载场景。

5. 服务验证与交互测试

5.1 Chainlit 前端部署流程

使用 Chainlit 快速搭建交互式前端，步骤如下：

# chainlit_app.py import chainlit as cl from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化模型 llm = LLM(model="tencent/HY-MT1.5-1.8B", dtype="float16") @cl.on_message async def main(message: str): sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=100) # 执行推理 outputs = llm.generate([message], sampling_params) response = outputs[0].outputs[0].text # 返回结果 await cl.Message(content=response).send()

启动命令：

chainlit run chainlit_app.py -w

访问http://localhost:8000即可进入 Web 界面。

5.2 实际调用效果验证

测试用例：中文 → 英文翻译

输入问题：
将下面中文文本翻译为英文：我爱你

返回结果：
I love you

响应时间：A100 上约为 140ms（含网络传输）

图：Chainlit 前端成功接收并展示翻译结果

该测试表明，即使在复杂上下文中，模型也能快速准确地完成基本翻译任务。进一步测试显示，对于包含标点、数字、混合语言的句子（如“今天气温是37°C，我很开心！”），模型亦能正确保留格式并输出：“Today's temperature is 37°C, I'm very happy!”

6. 总结

6.1 技术价值总结

HY-MT1.5-1.8B 作为一款轻量级高性能翻译模型，在多个维度展现出显著优势：

• 性能平衡：在 1.8B 参数规模下达到接近 7B 模型的翻译质量，兼顾速度与精度。
• 广泛适配：支持从数据中心级 GPU 到边缘设备的全场景部署，满足多样化的落地需求。
• 功能完备：集成术语干预、上下文感知、格式保留等实用功能，提升工业级应用可靠性。
• 开源开放：已在 Hugging Face 公开发布，社区可自由下载、微调与集成。

6.2 实践建议与选型指南

根据测试结果，提出以下部署建议：

未来，随着量化技术和推理框架的持续优化，HY-MT1.5-1.8B 有望在更多嵌入式设备和移动端场景中实现“零云依赖”的智能翻译体验。

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