腾讯混元开源Hunyuan-MT-7B，在WMT2025斩获佳绩

凤凰网科技报道 9月1日，腾讯混元团队当日将最新研发的轻量级翻译系统Hunyuan-MT-7B正式面向公众发布并实施开源，该系统仅含70亿参数量，在最近完成的世界机器翻译大赛WMT2025中，于涵盖31种语言的竞赛单元里夺得了30个单元的冠军，充分证明了其在小语种及通用语种翻译层面的卓越水平。

根据消息，Hunyuan-MT-7B能够处理中文、英语、日语等三十三个不同语言，并且专门为国内用户考虑，支持五种少数民族语言和汉语以及地方方言之间的相互转换。该模型采用先进的模型技术，与传统的机器翻译方法不同，它更善于把握对话的来龙去脉和语境信息，在翻译俚语、古诗、网络用语这类难度大的内容时，精准度很高，表达也很自然，达到了翻译界所追求的忠实、通顺、优美的境界。

WMT2025赛事有一个显著要求，那就是所有参赛的模型都必须公开源代码，并且只能借助已公开的数据进行训练，这样的规定为公正评估模型实际水平创造了条件。尽管受到这些约束，Hunyuan-MT-7B模型还是战胜了多个参数量明显大于它的竞争者。此外，依据业内通用的翻译水平测试平台Flores200的数据，这款模型的运作效果远超同等规模的同类方案，其成效甚至可以和众多巨型模型相提并论。这些突出的成就主要归功于腾讯混元研发的一种完整训练体系，该体系将预训练环节与强化学习过程整合在了一起。

一同公开的，还有首个翻译集成模型Hunyuan-MT-Chimera-7B（奇美拉）。该模型有个特别之处，就是能结合并审视来自好几个翻译模型（比如Hunyuan-MT-7B和DeepSeek这些外部模型）的翻译结果，然后在这个基础上，造出一个更优质的最终文本，给专业翻译工作带来了新的改进方法。

开发者和企业感受到，Hunyuan-MT-7B的精简设计具备突出的实际应用价值。该模型拥有7B的参数量级，使得运算过程更为迅捷，并且减少了部署所需的开销。它可以方便地安装在从云服务器到边缘计算单元的各种硬件配置中。消息显示，借助腾讯自主研制的AngelSlim压缩技术，在采用FP8量化处理后，其运算效率还能额外提高百分之三十。这项技术已经运用在腾讯会议、企业微信、QQ浏览器等多项内部业务上。

Hunyuan-MT-7B模型现在在腾讯混元官网提供试用，同时也在Huggingface和Github这些平台上发布模型供下载，并且公布了技术报告，这样它在人工智能领域的开源工作就不断推进着。