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腾讯混元开源离线翻译模型:440MB跑赢谷歌翻译

2026/05/02
·toolin小编

腾讯混元开源极致压缩翻译模型Hy-MT1.5,支持33种语言,手机离线运行,翻译质量超越谷歌翻译。

腾讯混元开源离线翻译模型:440MB跑赢谷歌翻译
腾讯混元开源离线翻译模型:440MB跑赢谷歌翻译
2026/05/02

腾讯混元开源离线翻译模型:440MB跑赢谷歌翻译

腾讯混元开源极致压缩翻译模型Hy-MT1.5,支持33种语言,手机离线运行,翻译质量超越谷歌翻译。

Hy-MT1.5 是什么两种量化压缩方案2-bit 模型(574MB)—— 适合中高端机型1.25-bit 模型(440MB)—— 适合全系机型怎么用下载地址适用场景
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出国旅行、跨境办公、本地阅读——翻译工具一旦依赖联网,在弱网、无网或隐私敏感场景里就会掉链子。腾讯混元团队刚开源了一份解决方案:把支持 33 种语言的翻译大模型压缩到 440MB,下载后就能在手机本地运行,无需联网,翻译质量优于谷歌翻译。

Hy-MT1.5 是什么

Hy-MT1.5 是腾讯混元团队打造的专业翻译大模型,原生支持 33 种语言、5 种方言及 1056 个翻译方向。从常见的中英互译,到法语、日语、阿拉伯语、俄语,甚至藏语、蒙古语等少数民族语言,都能处理。

1.8B 参数版本就已经实现了比肩商业翻译 API 和 235B 级大模型的翻译效果,在严格评测中超越了谷歌翻译、百度翻译等主流系统。

Image

Hy-MT1.5 翻译质量对比,超越主流翻译系统

两种量化压缩方案

原始 1.8B 模型在 FP16 精度下占用 3.3GB 内存,对手机来说太大。腾讯提供了两种极致压缩方案:

2-bit 模型(574MB)—— 适合中高端机型

采用拉伸弹性量化(SEQ),将模型参数量化至 1.5,结合量化感知蒸馏,在体积压缩至 574MB 的同时实现几乎无损的翻译质量。在支持 Arm SME2 技术的设备上推理更快。

Image

2-bit 与 1.25-bit 两种压缩方案的对比

1.25-bit 模型(440MB)—— 适合全系机型

基于 Sherry(稀疏高效三值量化)技术,每 4 个参数中 3 个用 1-bit 存储、1 个用 0 存储,平均每参数仅需 1.25-bit。该方案已被 ACL 2026 录用。配合专门为手机 CPU 设计的 STQ 内核,适配 SIMD 指令集,3.3GB 压缩至 440MB。

Image

Sherry 1.25-bit 压缩技术的核心原理

怎么用

目前提供安卓体验 Demo,支持"后台取词模式"——在本地查看邮件或浏览网页时,混元翻译随叫随到。无需网络、无需订阅、完全本地处理、不涉及个人信息采集和上传,一次下载永久使用。

Image

离线翻译 Demo 演示,后台取词模式随叫随到

下载地址

体验 Demo(安卓):

  • 海外用户(Hugging Face):https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/main/Hy-MT-demo.apk
  • 国内用户(魔搭社区):https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/master/Hy-MT-demo.apk

模型权重:

  • 2-bit 模型(HuggingFace):https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit
  • 2-bit GGUF(HuggingFace):https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit-GGUF
  • 1.25-bit 模型(HuggingFace):https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit

目前只支持安卓体验 Demo,后续正式版会添加对 iOS 等平台的支持。

适用场景

  • 出国旅行时离线翻译菜单、路标、对话
  • 跨境办公处理外文邮件和文档,不依赖网络
  • 隐私敏感场景下的本地化翻译处理
  • 需要常驻后台、随时可用的翻译工具
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Hy-MT1.5 是什么两种量化压缩方案2-bit 模型(574MB)—— 适合中高端机型1.25-bit 模型(440MB)—— 适合全系机型怎么用下载地址适用场景

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