腾讯混元7B轻量翻译模型开源，国际赛事斩获30次冠军

9 月 1 日消息，腾讯混元宣布将旗下国际翻译模型开源，供开发者免费下载部署。据了解，这一模型命名为 Hunyuan-MT-7B，总参数量仅 7B，支持 33 个语种、5 种民汉语言 / 方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。

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腾讯混元称，在 8 月底结束的国际计算语言学协会（ACL）WMT2025 比赛中，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B（参赛名称：Shy-hunyuan-MT）拿下了全部 31 个语种比赛中的 30 个第 1 名，处于绝对领先地位，这 31 个语种除了中文、英语、日语等常见语种，也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。WMT25 竞赛对参赛模型的参数规模有明确限制，要求系统满足开源要求，并且只能使用公开数据进行训练，在这样的环境下，Hunyuan-MT-7B 击败了众多参数更大的模型。

腾讯混元还称，在业界常用的翻译能力测评数据集 Flores200 上，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B 模型也有卓越的效果表现，明显领先于同尺寸模型，与超大尺寸模型效果对比也不逊色。针对翻译场景，腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式，覆盖从预训练、到 CPT 再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条，使得模型的翻译效果达到业界最优。

注意到，同时开源的还有一个翻译集成模型 Hunyuan-MT-Chimera-7B （奇美拉），是业界首个翻译集成模型，它能够根据原文和多个翻译模型给出的不同内容，再生成一个更优的翻译结果，不仅原生支持 Hunyuan-MT-7B，也支持接入 deepseek 等模型，对于一些有专业翻译需求的用户和场景，可以提供更加准确的回复。

目前，腾讯混元翻译模型已经接入腾讯多个业务，包括腾讯会议、企业微信、QQ 浏览器、翻译君翻译、腾讯海外客服翻译等，助力产品体验提升。

Hunyuan-MT-7B 模型已在腾讯混元官网上线体验入口，并在 Huggingface 和 Github 等开源社区提供下载，对应的技术报告和论文也已经在开源社区公开。

体验地址：https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list