腾讯发布了 Hy-MT2 系列“快速思考”多语言翻译模型，包含 1.8B、7B 和 30B-A3B (MoE) 尺寸，以及用于评估指令遵循能力的 IFMTBench 基准。

  • 这些模型支持 33 种语言之间的翻译，并能有效遵循多种语言的指令。
  • AngelSlim 1.25-bit 极端量化将 1.8B 模型的存储需求降低至 440 MB，并将推理速度提升 1.5 倍。
  • 评估显示，7B 和 30B-A3B 模型在快速思考模式下优于 DeepSeek-V4-Pro 和 Kimi K2.6 等开源模型，而 1.8B 模型则超越了微软和 Doubao 的主流商业 API。
  • 发布内容包含支持全参数微调、LoRA 和 DeepSpeed ZeRO 配置的完整训练流水线。

这些模型现已在 HuggingFace 和 ModelScope 上提供，腾讯还与 WMT26 合作开展“视频字幕翻译任务”，以鼓励社区参与。