腾讯混元发布的"快思考"多语言翻译模型系列，支持 33 种语言互译，提供 1.8B、7B、30B-A3B 三种规格。
· 发布方: 腾讯混元（Tencent Hunyuan）
· 发布日期: 2026-05-21
· HuggingFace: tencent/Hy-MT2 合集
· GitHub: Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
· 论文: HY-MT1.5 Technical Report（arxiv:2512.24092）
系列简介
Hy-MT2 是腾讯混元针对复杂真实场景设计的翻译专用模型系列，核心特点是"快思考"（fast-thinking）机制------在推理时进行内部思维链，再输出翻译结果，对术语、风格、结构化数据等复杂翻译指令有更强的遵循能力。
同批还开源了 IFMTBench，这是专门评估翻译指令遵循能力的基准测试集。
规格对比
| 规格 | 参数量 | 架构类型 | 激活参数 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| Hy-MT2-1.8B | 1.8B | Dense | 1.8B | 端侧部署、低资源环境 |
| Hy-MT2-7B | 7B | Dense | 7B | 均衡性能与资源 |
| Hy-MT2-30B-A3B | 30B | MoE | 3B（每次推理） | 最高质量翻译 |
性能亮点
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1.8B：整体超越微软翻译、豆包等主流商业 API
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7B / 30B-A3B：在快思考模式下超越 DeepSeek-V4-Pro、Kimi K2.6 等开源模型
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四个维度全面评测：通用翻译、真实商业场景、垂域专业、指令遵循
如何选择规格
有端侧/移动部署需求？
└─ 是 → Hy-MT2-1.8B（1.25-bit 量化仅 440MB）
GPU 显存 < 20GB？
└─ 是 → Hy-MT2-7B
追求最高翻译质量，有足够资源？
└─ 是 → Hy-MT2-30B-A3B（MoE，推理实际只激活 3B 参数）
支持语言（38 种）
中文、英语、法语、葡萄牙语、西班牙语、日语、土耳其语、俄语、阿拉伯语、韩语、泰语、意大利语、德语、越南语、马来语、印尼语、菲律宾语、印地语、繁体中文、波兰语、捷克语、荷兰语、高棉语、缅甸语、波斯语、古吉拉特语、乌尔都语、泰卢固语、马拉地语、希伯来语、孟加拉语、泰米尔语、乌克兰语、藏语、哈萨克语、蒙古语、维吾尔语、粤语
所有可用模型
| 模型名称 | 说明 | HuggingFace |
|---|---|---|
| Hy-MT2-1.8B | 1.8B 基础模型 | 链接 |
| Hy-MT2-1.8B-FP8 | 1.8B FP8 量化 | 链接 |
| Hy-MT2-1.8B-GGUF | 1.8B GGUF（llama.cpp） | 链接 |
| Hy-MT2-1.8B-2bit-GGUF | 1.8B 2-bit GGUF | 链接 |
| Hy-MT2-1.8B-1.25bit-GGUF | 1.8B 1.25-bit GGUF（端侧极限量化） | 链接 |
| Hy-MT2-7B | 7B 基础模型 | 链接 |
| Hy-MT2-7B-FP8 | 7B FP8 量化 | 链接 |
| Hy-MT2-7B-GGUF | 7B GGUF（llama.cpp） | 链接 |
| Hy-MT2-30B-A3B | 30B MoE 基础模型 | 链接 |
| Hy-MT2-30B-A3B-FP8 | 30B MoE FP8 量化 | 链接 |
版本历史
| 版本 | 发布日期 | 内容 |
|---|---|---|
| Hy-MT2 | 2026-05-21 | 1.8B / 7B / 30B-A3B，加入快思考机制，同步开源 IFMTBench |
| Hy-MT1.5 | 2025-12-30 | 1.8B / 7B |
| Hunyuan-MT | 2025-09-01 | 7B / Chimera-7B，系列首代 |