Hunyuan-MT-7B

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AI翻译网络流行语，效果如何？

在AI翻译领域，网络用语、游戏术语等非正式表达一直是翻译模型面临的挑战之一。比如“砍一刀”这样的拼多多活动用语，如果被直译为“cut once”，不仅会失去原意，还可能引发误解。近日，腾讯混元发布了全新的机器翻译模型——Hunyuan-MT-7B及其增强版本Hunyuan-MT-Chimera-7B，专门针对这一难题进行了优化。

这款模型支持33种语言互译，包括粤语、藏语、哈萨克语、蒙古语等少数民族语言，能够结合语境进行意译，避免了传统翻译工具的生硬直译问题。例如，“砍一刀”在Hunyuan-MT-7B中被翻译为“help me get a discount”，既保留了原意，又不会让外国用户产生误解。

翻译能力超越主流模型，多语种表现亮眼

在多个权威机器翻译基准测试中，Hunyuan-MT系列模型的表现优于谷歌翻译、Seed-X-PPO-7B、Tower-Plus-9B等模型，甚至在某些指标上超越了参数规模更大的DeepSeek-V3和Claude-Sonnet-4。

值得一提的是，该模型在WMT 2025（世界机器翻译大会）通用翻译任务中，于31种语言组合中取得了30项第一，涵盖中、英、日等主流语言，也包括捷克语、冰岛语等资源匮乏语言。

此外，腾讯混元还推出了集成翻译模型Hunyuan-MT-Chimera-7B，采用“弱到强”强化学习方法，在推理阶段整合多个候选译文，生成更高质量的输出。

模型轻量化部署，支持消费级GPU运行

为了提升模型的实用性，腾讯混元使用自研的AngelSlim大模型压缩工具对Hunyuan-MT-7B进行FP8量化压缩，推理性能提升30%以上，使得该模型可以在普通消费级GPU上流畅运行。

目前，Hunyuan-MT-7B已在腾讯混元AI Studio上线，开发者可通过API接口调用，但增强版Hunyuan-MT-Chimera-7B尚未开放。相关模型代码和文档已开源至GitHub和Hugging Face平台，方便研究人员和开发者使用。

实测翻译表现：网络梗精准，专业术语仍有提升空间

实测显示，Hunyuan-MT-7B在网络用语和俚语翻译方面表现出色。例如，将“You are killing me”翻译为“你太好笑了”，而非字面意思的“你要杀了我”，显示出模型对语境的准确理解。

对于游戏术语如“d2”，Hunyuan-MT-Chimera-7B能识别为《暗黑破坏神 II》，而其他模型则容易误译。在翻译“小红薯”时，该模型也能准确识别为社交平台“REDnote”。

然而，在专业考试翻译任务中，Hunyuan-MT-7B的表现仍有提升空间。例如在翻译“消博会”时，模型误将其缩写翻译为“进博会”的缩写“CIIE”，显示出在特定领域术语上的积累不足。

多语言数据训练，覆盖上百种语言

为提升翻译质量，腾讯混元在预训练阶段整合了上百种语言的数据，非中英文语料总量达到1.3万亿token。通过多语种数据质量评估模型动态调整权重，确保训练数据的高质量和多样性。

此外，团队还建立了学科、行业、主题三大标注体系，用于筛选和调节数据分布，从而提升模型在不同领域的泛化能力。

定向训练与后训练策略，进一步提升翻译质量

在完成通用预训练后，模型还经历了“定向预训练”阶段，结合单语与双语语料进行优化。通过RegMix方法模拟最佳数据混合比例，防止模型遗忘已有知识。

在后训练阶段，腾讯混元采用了监督微调（SFT）、强化学习（RL）和“弱到强”强化学习三种策略。其中，“弱到强”方法通过生成多个翻译结果并融合优化，显著提升翻译质量。

最终，Hunyuan-MT-Chimera-7B能够在XCOMET-XXL和CometKiwi等翻译质量评估中表现优异，甚至超越Gemini-2.5-Pro和Claude-Sonnet-4等超大模型。

结语：AI翻译迈入新阶段，企业纷纷布局

随着生成式AI的发展，机器翻译正迎来新的技术突破。腾讯、阿里、字节等企业纷纷投入资源开发高质量翻译模型，以支持全球化业务拓展，提升翻译效率，降低人工成本。

未来，随着模型训练方法的不断优化和数据资源的丰富，AI翻译将更加精准、自然，真正实现跨语言无障碍沟通。

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本文来源： 智东西【阅读原文】