月度归档 10 月 18, 2026

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在以下示例中，source_lang和target_lang都应使用完整的语言名称。中文提示应使用中文名称，英文提示应使用英文名称。.

• 5.21 我们开源了 Hy-MT2-1.8B/Hy-MT2-7B/Hy-MT2-30B-A3B/IFMTBench 在 HuggingFace 和 ModelScope 上。.
• 12.30 我们开源了 HY-MT1.5-1.8B 以及 HY-MT1.5-7B 在 HuggingFace 和 ModelScope 上。.
• 9.1 我们开源了 浑源-MT-7B 以及 浑源-MT-奇美拉-7B 在 HuggingFace 和 ModelScope 上。.

现在，腾讯Hy正式与WMT26合作开展“视频字幕翻译任务”(https://www2.statmt.org/wmt26/video-subtitle-translation.html)。使用Hy-MT模型系列参加“通用机器翻译任务”(https://www2.statmt.org/wmt26/translation-task.html)和“视频字幕翻译任务”的参与者将有机会赢得由汇源赞助的特殊奖励。我们诚挚邀请大家参与，共同推动机器翻译技术的边界！

在这个版本中，我们还将其开源。 IFMTBench，用于评估翻译指令遵循能力的基准测试。

1. 结构保留： 你必须保留原始内容 {格式类型} 数据结构、嵌套、层次结构和缩进必须保持原样。.
2. 选择性翻译： 仅翻译可见的、面向用户的文本内容/值。.
3. 严格不翻译： 绝不要翻译或更改代码标签、键、属性、对象名称或变量占位符。保持它们原始的英文/代码形式。.

Hy-MT2是一系列专为复杂现实场景设计的“快速思考”多语言翻译模型。它包括三种模型规模：1.8B、7B和30B-A3B（MoE），所有这些模型都能支持33种语言的翻译，并能够有效遵循多种语言的翻译指令。对于设备上的部署，AngelSlim 1.25位极端量化技术将1.8B模型的存储需求降低到仅440MB，并将推理速度提高1.5倍。多维评估显示，Hy-MT2在一般现实业务、特定领域和指令遵循翻译任务中表现出色。7B和30B-A3B模型在快速思考模式下优于DeepSeek-V4-Pro和Kimi K2.6等开源模型，而轻量级的1.8B模型也总体上超越了微软和Doubao等提供商的主流商业API。