
离线翻译这件事延边泡沫板橡塑板专用胶 ,正在从"能用"走向"好用"。
对出国旅行、跨境办公和本地阅读来说,翻译工具旦依赖联网,就很容易在弱网、网或隐私敏感场景里掉链子。
但把翻译大模型真正塞进手机,又会遇到内存和力限制:模型太大、理太慢,都很难常驻本地。
为应对这挑战,腾讯混元团队刚刚开源了份硬核解决案:
出致量化压缩版本翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit,把支持33 种语言的翻译大模型压缩至440MB。
需联网,下载后即可在手机本地运行 。官测试显示,其翻译质量优于谷歌翻译。
△通骁龙 865,8GB 内存基于混元翻译大模型 Hy-MT1.5 造,翻译果比肩商业翻译模型
Hy-MT1.5 是腾讯混元团队造的业翻译大模型,原生支持 33 种语言、5 种言 / 民汉及 1056 个翻译向。从常见的中英互译,到法语、日语、阿拉伯语、俄语,甚至藏语、蒙古语等少数民族语言,它都能游刃有余地处理。
值得注意的是,1.8B 版本的 Hy-MT1.5就实现了比肩商业翻译 API 和 235B 大模型的翻译果。
在严格的评测基准中,其翻译质量不仅越了谷歌翻译、百度翻译等主流系统,证明了在优化下,轻量模型能够展现出亮眼的翻译能力。
但问题也很直接:原始的 1.8B 模型即使在 FP16 精度下,依然占用 3.3GB 内存。对于手机上金子般的内存来说延边泡沫板橡塑板专用胶 ,这还是太大、太慢,所以需要量化压缩。
致量化压缩,把模型装进手机
量化压缩,简单来说就是把模型里原本用 16 位数字(16-bit)表示的参数,改用低位数字储存。
这就像把幅清照片压缩成缩略图,文件小了很多,但你还是能看清楚里面的内容。
针对不同的手机用户,腾讯特别出了 2-bit 与 1.25-bit 两种致的量化压缩案。
2-bit 模型:能与质量的平衡(适用:中端机型)
2-bit 模型采用了业内顶的拉伸弹量化(SEQ),将模型参数量化至 {-1.5,万能胶厂家-0.5,0.5,1.5},并结量化感知蒸馏,在将模型体积压缩至 574MB 的同时,实现了几乎损的翻译质量,果越上百 GB 的大模型。在支持 Arm SME2 技术的移动设备上,2-bit 模型能够实现快速、的理。
△2-bit 模型在 SME2 及 Neon 内核的速度对比演示 1.25-bit 模型:Sherry 致压缩(适用:全系机型)
为了达成致的轻量化,腾讯出了基于 Sherry(稀疏三值量化)技术的 1.25-bit 模型。该技术案已被 NLP 顶学术会议 ACL 2026 录用。
Sherry 压缩案的核心逻辑在于"细粒度稀疏"策略:每 4 个模型参数,3 个重要的用 1-bit 储存,1 个用 0 储存,平均每个参数仅需 1.25-bit。
配腾讯门为手机 CPU 设计的 STQ 内核,该案实现了对 SIMD 指令集的适配。终,3.3GB 的原始模型被进步压缩至 440MB,轻松常驻后台,让内存紧张的普通手机也能顺滑进行质量离线翻译。
FP16(八倍速)vs. 1.25-bit 速度对比演示:
△演示设备:通骁龙 888,8GB 内存
本次开源不仅包含模型权重,腾讯混元团队还制作了个实际可用的腾讯混元翻译 Demo 版,特别适配"后台取词模式"。论是在本地查看邮件还是浏览网页,混元翻译都能随叫随到。需网络,需订阅,本地处理、不涉及个人信息采集和上传,次下载使用。
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所有模型权重、代码及技术报告均已开源(目前只支持安卓体验 Demo,后续正式版会添加对 iOS 等平台的支持)。
体验链接:
Hugging Face(海外用户):https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/main/Hy-MT-demo.apk
魔搭社区(国内用户):https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/master/Hy-MT-demo.apk
模型下载:延边泡沫板橡塑板专用胶
Huggingface(海外用户):
2-bit 模型权重:https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit
2-bit 模型 gguf:https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit-GGUF
1.25-bit 模型权重:https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit
魔搭社区(国内用户):
2-bit 模型权重:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit
2-bit 模型 gguf:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit-GGUF
1.25-bit 模型权重:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit
1.25-bit 模型 gguf:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF
技术报告:
Sherry 论文地址:https://arxiv.org/abs/2601.07892
AngelSlim 技术报告:https://arxiv.org/abs/2602.21233
Hy-MT1.5 技术报告:https://arxiv.org/abs/2512.24092
代码仓库:
AngelSlim: https://github.com/tencent/AngelSlim
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