@AdinaYakup: Hy-MT2 来自@腾讯混元的新翻译模型系列 1.8B/7B/30B-A3B MoE 支持33种语言 1.8B > 440MB 通过…

X AI KOLs Following 2026/05/21 08:26 模型

translation machine-translation moe multilingual quantization on-device

摘要

腾讯混元发布了Hy-MT2翻译模型系列，最高含30B参数的MoE模型，支持33种语言，并经过量化可用于设备端。

Hy-MT2 🔥 来自@腾讯混元的新翻译模型系列 ✨ 1.8B / 7B / 30B-A3B MoE ✨ 支持33种语言 ✨ 1.8B参数模型通过1.25位量化压缩至440MB ✨ 可在设备上运行，推理速度更快 ✨ 1.8B模型表现优于部分商业API https://t.co/Ep7gL8wedk

查看原文

查看缓存全文

缓存时间: 2026/05/22 03:53

Hy-MT2 🔥 来自 @TencentHunyuan 的全新翻译模型系列

✨ 1.8B / 7B / 30B-A3B MoE ✨ 支持33种语言 ✨ 1.8B通过1.25位量化后小于440MB ✨ 可在设备上运行，推理速度更快 ✨ 1.8B性能超越部分商业API https://t.co/Ep7gL8wedk

相似文章

Reddit r/LocalLLaMA

用户分享在16GB GPU上使用beellama运行Vision Qwen 3.8 27B模型的配置，实现每秒45 token的解码速度和85K上下文。

X AI KOLs Timeline

DeepSeek V4.1 Flash 引入了针对长上下文处理的架构改进，包括因果编码器-解码器、CSA2、分层稀疏索引器和量化，从而大幅优化了内存和计算。

arXiv cs.CL

本文提出了一种用于术语感知翻译的数据选择方法，仅在模型输出与术语表相矛盾的困难样本上进行训练，从而提高了术语准确率，并描述了BSC系统在WMT26术语共享任务中的提交。

arXiv cs.CL

SEA-SpeechBench是首个大规模多任务基准测试，用于评估11种东南亚语言的语音理解，揭示了当前模型的性能差距。

arXiv cs.CL

BuzzASR 是一系列语言特化的 Whisper 模型，用于102种语言的自动语音识别，在77种语言上优于 Whisper-large-v3，并在错误率和压缩效率方面有显著提升。