텐센트는 1.8B, 7B, 30B-A3B(MoE) 크기의 "빠른 추론" 다국어 번역 모델인 Hy-MT2 시리즈와 명령어 수행 능력을 평가하기 위한 IFMTBench 벤치마크를 출시했습니다.
- 해당 모델은 33개 언어 간 번역을 지원하며 여러 언어로 된 명령어를 효과적으로 따릅니다.
- AngelSlim 1.25-bit 극한 양자화를 통해 1.8B 모델의 저장 요구사항이 440 MB로 줄어들고 추론 속도가 1.5배 향상됩니다.
- 평가 결과, 7B 및 30B-A3B 모델은 빠른 추론 모드에서 DeepSeek-V4-Pro와 Kimi K2.6과 같은 오픈소스 모델을 압도하며, 1.8B 모델은 Microsoft와 Doubao의 주요 상용 API를 능가합니다.
- 출시 패키지에는 전체 파라미터 파인튜닝, LoRA, DeepSpeed ZeRO 구성을 지원하는 완전한 학습 파이프라인이 포함됩니다.
모델은 현재 HuggingFace와 ModelScope에서 이용 가능하며, 텐센트는 커뮤니티 참여를 촉진하기 위해 WMT26와 "비디오 자막 번역 과제"를 공동으로 진행합니다.