Tencent telah merilis keluarga model terjemahan multibahasa "berpikir cepat" Hy-MT2, termasuk ukuran 1.8B, 7B, dan 30B-A3B (MoE), bersama dengan benchmark IFMTBench untuk mengevaluasi kemampuan mengikuti instruksi.
- Model-model ini mendukung terjemahan di antara 33 bahasa dan secara efektif mengikuti instruksi dalam berbagai bahasa.
- Kuantisasi ekstrem AngelSlim 1.25-bit mengurangi kebutuhan penyimpanan model 1.8B menjadi 440 MB dan meningkatkan kecepatan inferensi sebesar 1.5x.
- Evaluasi menunjukkan bahwa model 7B dan 30B-A3B mengungguli model sumber terbuka seperti DeepSeek-V4-Pro dan Kimi K2.6 dalam mode berpikir cepat, sementara model 1.8B melampaui API komersial utama dari Microsoft dan Doubao.
- Rilis ini mencakup pipeline pelatihan lengkap yang mendukung fine-tuning parameter penuh, LoRA, dan konfigurasi DeepSpeed ZeRO.
Model-model tersebut kini tersedia di HuggingFace dan ModelScope, dengan Tencent bermitra dengan WMT26 untuk "Tugas Terjemahan Subtitle Video" guna mendorong partisipasi komunitas.