Hy-MT2-1.8B

Hy-MT2-1.8B

腾讯推出的 1.8B 模型，可在 33 种语言之间翻译，并能遵循翻译指令。适合想自己运行小型翻译模型的开发者和团队。

由 tencent 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Hy-MT2-1.8B 是腾讯 Hy-MT2 多语种翻译模型家族中最小的一个。这个家族有 1.8B、7B 和 30B-A3B 三种规模。它们都能在 33 种语言之间翻译，并能遵循用多种语言写成的翻译指令。

适合谁：适合想在自己硬件上运行开放翻译模型的开发者、本地化团队和研究人员。1.8B 的规模适合内存有限的环境，量化版本还能更小。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
本地化 | 本地化团队 | 在不同语言之间翻译产品文字和帮助页面 | 把一篇帮助文章从英语译成西班牙语
软件 | 设备端应用的开发者 | 在用户自己的机器上运行小型翻译模型 | 用量化版本做翻译，不依赖云服务
媒体 | 字幕和说明文字编辑 | 起草翻译文本，再交给人工审核 | 逐行翻译一个字幕文件，然后再编辑
研究 | 机器翻译研究人员 | 比较模型遵循翻译指令的能力 | 用同期发布的 IFMTBench 基准测试这个模型

如果你需要它这 33 种之外的语言，或者想要一个无需设置的托管服务，可以跳过它。

用在哪里：

• 装有 Python 的 Windows、macOS 和 Linux，通过 transformers 库
• llama.cpp，使用模型卡列出的 GGUF 版本
• 设备端环境，使用更小的量化版本
• 智能体工具，通过模型卡提到的、位于 ClawHub 和 SkillHub 上的 Hy-MT2-Translator 技能

Use case | Who | What they get back
文本翻译 | 写作者和团队 | 译成 33 种语言之一的文本
按指令翻译 | 开发者 | 遵循语气或格式等指令的译文
设备端翻译 | 应用开发者 | 来自本地小型版本的翻译，无需调用云端

如何设置：你需要 Python 和存放权重的磁盘空间。

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python
• transformers 库，页面为这个模型列出了它
• BF16 权重约 4.1 GB，4-bit 约 1 GB（估算值）

1. 如果还没有 Python，先安装它。
2. 安装 Hugging Face hub 工具。
3. 下载模型文件。
4. 按模型卡的说明，用 transformers 加载模型。

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hy-MT2-1.8B

如何使用：你把文字交给模型，并告诉它要翻译成哪种语言。模型卡说它能用多种语言遵循这类指令。这里看到的那部分模型卡没有运行脚本，所以请从完整的模型卡里取加载代码。

这个家族还有其他版本，模型卡用一张表列了出来。

Tool | What it does
Hy-MT2-1.8B | 基础的 1.8B 翻译模型
Hy-MT2-1.8B-FP8 | 使用 FP8 量化的 1.8B 模型
Hy-MT2-1.8B-GGUF | 用于 llama.cpp 的 1.8B 模型
Hy-MT2-1.8B-2bit-GGUF | 2 bit 的 llama.cpp 版本
Hy-MT2-1.8B-1.25bit-GGUF | 1.25 bit 的 llama.cpp 版本
Hy-MT2-7B | 更大的 7B 翻译模型
Hy-MT2-30B-A3B | 最大的模型，采用专家混合结构

示例：你让它把一小段文字从中文翻译成英文，它返回英文文本。你还可以加一句关于风格的指令，因为这个模型就是为遵循指令而设计的。

新手与专家：这是一个需要你下载并自己运行的翻译引擎，而不是一个网站。先下载文件，再翻译一句你能核对的话，比如在英语和中文之间。

模型卡称这个家族是为困难翻译场景打造的快思考模型。对于设备端使用，模型卡说 AngelSlim 1.25-bit 量化把 1.8B 模型压缩到 440 MB，推理速度提升 1.5 倍。它还报告说，1.8B 模型整体上超过了主流商业翻译 API，这个说法值得你用自己的文本去核实。

下载模型文件
用 transformers 加载模型
传入文字和目标语言
读取它返回的译文

Title: 权重大小，单位 GB
BF16 权重: 4.1 GB
4-bit 权重（估算）: 1 GB

注意事项：

• 它有 2B 参数，格式为 Safetensors，页面标注的库是 transformers。
• 别人已经发布了 57 个量化版本和 15 个微调版本。
• License: apache-2.0。
• Cost to run: 未提及，你在自己的硬件上运行。
• Data it reaches: 你从 Hugging Face 下载的文件，以及你交给它翻译的文字。
• Not for: 模型卡除了 33 种语言之外没有列出其他限制。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：translation
• 框架：transformers
• 参数量：2B
• Weights: about 4.1 GB in BF16; about 1 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：22,844
• 点赞：1,285
• 许可证：apache-2.0
• 语言：zh, en, fr, pt, es, ja, tr, ru
• Quantized versions: 57
• Fine-tunes: 16
• 标签：transformers, safetensors, hunyuan_v1_dense, text-generation, translation

链接

• 模型：https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-1.8B
• 文件：https://huggingface.co/tencent/Hy-MT2-1.8B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hy-MT2-1.8B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。