腾讯混元、オープンソースの新翻訳モデル Hy-MT2 を発表、小プログラム「腾讯 Hy 翻译」も公開
最大の向上は、指示への追従能力です
5月21日、腾讯混元は新たな翻訳モデル Hy-MT2 をオープンソース化し、翻訳小プログラム「腾讯 Hy 翻译」も公開しました。
Hy-MT2 は、33言語間の相互翻訳に対応する多言語モデルです。7B と 30B-A3B のモデルは、各種翻訳タスクにおいてオープンソースモデルの中で最高レベルの成果を達成し、はるかに大きなパラメータ規模のモデルを上回りました。軽量な 1.8B モデルも、Microsoft など主要な商用 API を上回っています。AngelSlim による 1.25-bit の極端量子化により、モデルのストレージ容量はわずか 440MB で済み、主要なスマートフォン向けチップ上に容易にデプロイでき、ローカル推論にも対応します。Hy-MT1.5 と比べて、推論速度は 1.5 倍向上しました。
Hy-MT2 は、Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B、Hy-MT2-30B-A3B の 3 つのサイズを用意しており、それぞれ端末側での軽量デプロイ、バランスの取れた性能、そして専門的な翻訳品質に重点を置いています。
「腾讯 Hy 翻译」小プログラムは、Hy-MT2 を基盤に構築されています。他の翻訳ツールと比べて、音声入力に対応するだけでなく、翻訳スタイルや指示をカスタマイズする機能も強化されており、より意図に合った実用性の高い翻訳結果を得られます。また、オンライン環境では高速版の混元翻訳モデルを利用できるほか、事前に端末側の翻訳モデルをダウンロードしておけば、オフラインや弱いネットワーク環境でも翻訳を利用できます。これにより、一部の利用シーンで課題となっていたネットワーク制約を解消しています。
汎用翻訳能力の評価では、Hy-MT2 シリーズの 3 モデルは、FLORES-200 における平均性能で、現在業界最高レベルの翻訳モデル（Gemini 3.1 Pro）に非常に近い水準に達しています。また、Hy-MT2-7B と Hy-MT2-30B-A3B の実測スコアは、中国国内の主要な汎用大規模モデルを上回りました。軽量モデル同士の比較でも、Hy-MT2-1.8B は全体として上位の商用翻訳 API を上回っています。
汎用翻訳能力を維持しながら、Hy-MT2 は実際の業務シーンや専門分野の翻訳に向けた最適化もさらに進めています。
実際のシーンを用いたテストセットでは、Hy-MT2-30B-A3B の性能はすでに Gemini 3.1 Pro を上回っています。特に、金融・政治・教育などの分野別テストセットでは、Hy-MT2-30B-A3B の翻訳品質が主流翻訳モデルを部分的に上回る結果も出ています。
前バージョンのモデルと比べた最大の進化は、指示への追従能力です。モデルは、用語、文体、出力形式などに関するユーザーの具体的な要望を、より正確に理解して実行できます。腾讯混元が独自に構築したデータセット IFMT Bench のテスト結果では、Hy-MT2-7B と Hy-MT2-30B-A3B の翻訳性能は、同程度のサイズのオープンソースモデルをすでに上回り、Gemini 3.1 Pro に近い水準に達しています。なお、このテストセットもすでにオープンソース化されています。
指示への追従能力は、以下の例で確認できます。「個性化设定：翻译结果简洁精炼，去掉冗余表达，每句不超过 15 个字」と指定すると、モデルは指示を適切に守り、より要件に沿った翻訳結果を出力できます。
今回アップグレードされた Hy-MT2 モデルは、さらに超低ビット量子化方式にも踏み込んでいます。4-bit、8-bit、FP16 版に加え、Hy-MT2 は混元独自技術に基づく 1.25-bit と 2-bit 版も提供しており、さまざまなハードウェア環境でのデプロイ要件に対応します。混元独自の Sherry フレームワークで実現した 1.25-bit の超低ビット量子化版は、Apple A15 上での推論速度が Hy-MT1.5 の 4-bit 量子化版と比べて 1.5 倍向上し、実用性がさらに高まりました。
開発者が利用しやすいように、Hy-MT2 のオープンソースモデルはすでに Github や Huggingface などのオープンソースコミュニティで公開されており、ARM、Qualcomm、Intel、Moffett AI、天数智芯 など複数のプラットフォームでデプロイをサポートしています。
総じて、Hy-MT2 は、実際のアプリケーションシーンを想定した、高品質・高効率・多機能な多言語翻訳モデル群であり、汎用翻訳、専門分野翻訳、実業務シーン、そして翻訳指示への追従タスクのいずれにおいても高い競争力を示しています。
腾讯混元の翻訳モデルは、コミュニティや実際の利用シーンから得られる生のフィードバックを重視し、継続的にモデル性能を向上させています。同時に、腾讯混元はオープンソース化とコミュニティ活動を通じてコミュニティに還元していきたいと考えています。現在、腾讯混元は WMT26 の公式パートナーとして「動画字幕翻訳コンテスト」（https://www2.statmt.org/wmt26/video-subtitle-translation.html）にも参加しており、Hy-MT シリーズのモデルを用いて「汎用機械翻訳コンテスト」（https://www2.statmt.org/wmt26/translation-task.html）および「動画字幕翻訳コンテスト」に参加すると、混元特別賞を獲得できる可能性があります。皆さまの参加を歓迎し、機械翻訳の最先端技術の発展を共に推進していきます。
オープンソースおよび体験リンクは、以下をご覧ください。