首页 > 快讯 > 腾讯Hunyuan-MT-7B翻译模型正式开放源代码，在国际赛事中获得30项冠军

腾讯Hunyuan-MT-7B翻译模型正式开放源代码，在国际赛事中获得30项冠军

发布时间：2025-09-02 16:57:05 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：32 次

近日，腾讯宣布其混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 正式开源，该模型在国际机器翻译比赛中表现出色，斩获30个第一名，展示了其强大的翻译能力。Hunyuan-MT-7B 是一个参数量仅为7亿的轻量级翻译模型，支持33种语言和5种民汉语言及方言的互译，具备全面的翻译能力。
与此同时，腾讯还推出了 Hunyuan-MT-Chimera-7B 翻译集成模型。该模型能够根据原文和不同翻译模型提供的多种译文生成更优质的翻译结果，支持接入如 deepseek 等其他模型，特别适合需要专业翻译的用户和场景。
与传统的机器翻译方式相比，基于大模型的翻译技术能够更好地理解对话背景和上下文，提供更加准确和自然的翻译效果。Hunyuan-MT-7B 的表现令人赞叹，它成功翻译了诸如俚语、古诗和社交对话中的缩写等复杂文本，真正实现了快速且准确的翻译。
在刚刚结束的国际计算语言学协会（ACL）WMT2025比赛中，Hunyuan-MT-7B 在31种语言的比赛中，获得了30个第一名，证明了其绝对领先的地位。这些语种包括常见的中文、英语、日语以及捷克语、马拉地语等小语种。在比赛中，Hunyuan-MT-7B 在模型参数规模受到限制的情况下，依然超越了许多参数更大的模型。
Hunyuan-MT-7B 的优越性不仅体现在翻译效果上，其计算效率和部署友好性也是其亮点。相比大型模型，该模型在推理速度上更具优势，可以在相同硬件条件下处理更多的翻译请求。此外，基于腾讯自研的 AngelSlim 大模型压缩工具，Hunyuan-MT-7B 的推理性能提升了30%。
目前，腾讯的混元翻译模型已经在多个业务中得到应用，包括腾讯会议、企业微信、QQ 浏览器等，提升了用户体验。自2023年推出以来，腾讯混元积极开源，致力于推动大模型技术的共享与发展。未来，腾讯将继续开放更多模型和技术，携手社区共同建设开放的大模型生态。
体验地址:https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list（文末阅读原文直达）

划重点:
🌟 Hunyuan-MT-7B 模型在国际比赛中赢得30个第一名，展示翻译实力!
⚙️ 该模型支持33种语言，计算效率高，部署友好，适用于多种场景!
📥 现已开源，用户可在官网及 Github 等平台下载体验，推动技术共享!

腾讯Hunyuan-MT-7B翻译模型正式开放源代码，在国际赛事中获得30项冠军-项目/模型网址:
GitHub Hugging Face

腾讯混元于 9 月 1 日正式开源其最新翻译大模型 Hunyuan-MT-7B。该模型仅 70 亿参数，却支持 33 种语言以及 5 种民汉语言/方言的互译，并在刚刚结束的 ACL WMT2025 国际机器翻译大赛中，以参赛名称 Shy-hunyuan-MT 出战，在全部 31 个语种测试里拿下 30 项第一名，覆盖英语、中文、日语，以及捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小众语种。

WMT2025 对参赛模型有严格的参数规模限制，并要求完全开源、仅可使用公开数据训练。在这种高门槛条件下，Hunyuan-MT-7B 依然击败了众多参数更大的对手，展现了“以小搏大”的技术实力。此外，在业界权威翻译评测基准 Flores200 上，该模型同样表现卓越，显著优于同尺寸模型，与超大规模模型相比也毫不逊色。

腾讯混元团队针对翻译场景，提出了覆盖预训练、CPT 调优、监督微调、翻译强化和集成强化等完整链条的创新训练范式，使得 Hunyuan-MT-7B 在翻译质量、推理效率和部署友好性上均实现了突破。

同时，腾讯混元还开源了业界首个翻译集成模型 Hunyuan-MT-Chimera-7B（奇美拉），可综合多个翻译模型的结果，生成更优质的译文。目前，这两个模型已在腾讯混元官网、Hugging Face 及 GitHub 等社区开放下载和体验。

©️版权声明：
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。