腾讯混元开源大模型：1.5版本发布

腾讯混元正式将其最新一代翻译模型——HY-MT1.5开源，该系列包含两款不同规模的型号：Tencent-HY-MT1.5-1.8B 与 Tencent-HY-MT1.5-7B。该模型支持涵盖33种语言之间的双向互译，并额外覆盖了5类民族语言与汉语、方言之间的翻译任务。其语言范围不仅广泛包含了中、英、日等主流语言，更延伸至捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等资源相对稀缺的小语种。

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据官方介绍，HY-MT1.5-1.8B专为移动端及消费级硬件进行了优化设计，经过量化压缩后可直接部署于终端设备，实现离线实时翻译能力，仅需约1GB运行内存即可稳定流畅运行。在参数量极为精简的前提下，其翻译质量已优于多数商用翻译API。此外，该模型展现出卓越的推理效率与成本效益：在处理50个token时，平均响应时间低至0.18秒，而同类主流商用模型普遍耗时约0.4秒。

HY-MT1.5-7B则是在此前斩获WMT25全球机器翻译大赛30语种冠军模型基础上的全面升级版本，核心聚焦于提升译文准确性，显著降低了注释残留、语种混杂等常见问题，进一步增强实际落地可用性。

在实际应用场景中，用户可同步调用1.8B（端侧）与7B（云侧）两个版本，构建端云协同的混合推理架构，从而兼顾响应速度与翻译质量，在效果一致性与系统稳定性方面实现双重保障。

在Flores200、WMT25及多组民汉翻译基准测试集上，Tencent-HY-MT1.5-1.8B整体表现超越当前主流中等规模开源模型及商用翻译API，翻译质量达到闭源超大模型Gemini-3.0-Pro的90分位水平；尤其在WMT25与民汉专项测试中，其性能仅略逊于Gemini-3.0-Pro，大幅领先其他竞品模型。

HY-MT1.5系列在翻译精度与响应时效之间实现了高度协同的平衡。以FLORES-200评测为例，HY-MT1.5-1.8B取得约78%的得分，同时维持平均0.18秒的极低延迟，显著优于行业常见商用翻译API。

面向多样化使用需求，两款模型均原生支持术语库注入、长上下文对话翻译、以及带格式文本（如HTML网页内容）的结构化翻译，适配能力更加完善。

以下为混元 Tencent-HY-MT1.5-1.8B 与苹果iOS系统内置离线翻译功能的实测对比结果：

技术实现层面，HY-MT1.5-1.8B之所以能在轻量级架构下逼近大模型性能，关键在于引入了On-Policy Distillation（在线策略蒸馏）机制：以HY-MT1.5-7B作为Teacher模型，在训练过程中动态指导1.8B Student模型，避免其机械记忆标准答案；通过持续校准预测序列的概率分布偏差，使小模型在纠错中自主进化，真正实现能力跃升。

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