# 腾讯发布 Hy-MT2 翻译模型，覆盖 33 种语言，最小 1.8B 版压缩后仅 440MB

> 原标题：Tencent Hy 30B/7B/1.8B

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-21T12:03:42.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/25327
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tjien7/tencent_hy_30b7b18b/

## 摘要

腾讯放出了 Hy-MT2 系列翻译模型，有 1.8B、7B 和 30B-A3B 三个尺寸，支持 33 种语言互译。1.8B 小模型用上 AngelSlim 1.25-bit 量化后，存储占用压到 440MB，推理速度还快了 1.5 倍，适合本地跑。不过 Reddit 原帖被屏蔽了，正文没披露具体翻译质量评测和更多技术细节，这点先别太激动。

## 推荐理由

我会先打个折：Reddit 信源比较散，所以分数没再往上拉。但 440MB 这个数字太直观了，比单纯列三个模型尺寸更有传播力，从业者一眼就能算出部署成本。正文没披露量化后的翻译质量损失，这点先别太激动，但“小模型干翻译”这个方向本身值得关注。

## 锐评

腾讯放出的 Hy-MT2 系列是专门做翻译的模型，1.8B、7B 和 30B-A3B 三个尺寸，覆盖 33 种语言互译。最值得看的是 1.8B 小模型，用 AngelSlim 1.25-bit 量化后存储只要 440MB，推理速度还快了 1.5 倍，对想在本地跑翻译工具的人来说门槛很低。

但这条消息的信息缺口很大。Reddit 原帖被网络屏蔽了，我们拿到的正文只有一句报错提示，没有翻译质量评测、没有基准分数、也没有跟其他翻译模型的对比。440MB 和 1.5 倍加速听起来不错，但不知道翻译准确率打了几折，这点先别太激动。

另外 30B-A3B 这个标注暗示用了 MoE 架构，但正文没解释激活参数是多少、推理时实际开销多大。想评估能不能在自己的硬件上跑，还得等官方放出完整技术报告或者有人实测。