Hy-MT2

» Серия моделей многоязычного перевода «быстрое мышление», разработанных Tencent Hunyuan, поддерживает взаимный перевод на 33 языка и предлагается в трех вариантах: 1.8B, 7B и 30B-A3B.

· Разработчик: Tencent Hunyuan
· Дата выпуска: 21 мая 2026 г.
· HuggingFace: Коллекция tencent/Hy-MT2
· GitHub: Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
· Статья: Технический отчет по HY-MT1.5 (arxiv:2512.24092)


Описание серии

Hy-MT2 — это серия специализированных моделей перевода от Tencent Hunyuan, созданных для сложных реальных сценариев. Их ключевой особенностью является механизм «быстрого мышления»: во время обработки запроса модель формирует внутреннюю цепочку рассуждений, после чего выдает результат перевода. Это позволяет ей лучше соблюдать сложные инструкции, связанные с терминологией, стилем и структурированными данными.

Вместе с ними был открыт исходный код IFMTBench — тестового набора, предназначенного для оценки способности моделей следовать инструкциям по переводу.


Сравнение характеристик

Вариант Количество параметров Тип архитектуры Активные параметры Рекомендуемые сценарии использования
Hy-MT2-1.8B 1.8 млрд Плотная 1.8 млрд Развертывание на устройствах с ограниченными ресурсами
Hy-MT2-7B 7 млрд Плотная 7 млрд Баланс между производительностью и затратами ресурсов
Hy-MT2-30B-A3B 30 млрд MoE 3 млрд (при каждом запросе) Максимально качественный перевод

Основные преимущества

· 1.8B: Превосходит большинство коммерческих API, включая Microsoft Translator и Doubao.

· 7B / 30B-A3B: В режиме «быстрого мышления» опережают такие открытые модели, как DeepSeek-V4-Pro и Kimi K2.6.

· Полноценное тестирование по четырем направлениям: общий перевод, бизнес-сценарии, узкоспециализированные задачи и соблюдение инструкций.


Как выбрать подходящий вариант

Нужно развернуть модель на мобильном устройстве или ПК?
  └─ Да → Hy-MT2-1.8B (после квантования до 1.25 bit её размер составит всего 440 МБ)

Объем видеопамяти GPU меньше 20 ГБ?
  └─ Да → Hy-MT2-7B

Требуется максимально высокое качество перевода при наличии достаточных ресурсов?
  └─ Да → Hy-MT2-30B-A3B (MoE: при обработке запроса активируются лишь 3 млрд параметров)

Поддерживаемые языки (38 штук)

Китайский, английский, французский, португальский, испанский, японский, турецкий, русский, арабский, корейский, тайский, итальянский, немецкий, вьетнамский, малайский, индонезийский, филиппинский, хинди, традиционный китайский, польский, чешский, нидерландский, кхмерский, бирманский, персидский, гуджарати, урду, телугу, маратхи, иврит, бенгальский, тамильский, украинский, тибетский, казахский, монгольский, уйгурский, кантонский.


Все доступные модели

Название модели Описание Ссылка на HuggingFace
Hy-MT2-1.8B Базовая модель на 1.8 млрд параметров Ссылка
Hy-MT2-1.8B-FP8 Квантованная версия 1.8B в формате FP8 Ссылка
Hy-MT2-1.8B-GGUF Версия 1.8B для работы с llama.cpp Ссылка
Hy-MT2-1.8B-2bit-GGUF Версия 1.8B с квантованием 2 bit Ссылка
Hy-MT2-1.8B-1.25bit-GGUF Экстремально сжатая версия 1.8B (1.25 bit) Ссылка
Hy-MT2-7B Базовая модель на 7 млрд параметров Ссылка
Hy-MT2-7B-FP8 Квантованная версия 7B в формате FP8 Ссылка
Hy-MT2-7B-GGUF Версия 7B для работы с llama.cpp Ссылка
Hy-MT2-30B-A3B Базовая модель MoE на 30 млрд параметров Ссылка
Hy-MT2-30B-A3B-FP8 Квантованная версия 30B MoE в формате FP8 Ссылка

История версий

Версия Дата выпуска Описание
Hy-MT2 21 мая 2026 г. Варианты 1.8B, 7B и 30B-A3B с механизмом «быстрого мышления»; одновременно выпущен IFMTBench
Hy-MT1.5 30 декабря 2025 г. Варианты 1.8B и 7B
Hunyuan-MT 1 сентября 2025 г. Варианты 7B и Chimera-7B — первое поколение серии

Полезные ресурсы

· Описание бенчмарка IFMTBench

· Инструкция по обучению моделей

· Инструмент квантования AngelSlim

· Техническая поддержка: [email protected]