Hy MT2 7B
5086°
Tencent | 8,192 令牌上下文 | 输入 $0.07/M，输出 $0.29/M。Hy-MT2-7B 是腾讯推出的 70 亿参数翻译模型。支持 33 个语言对及 5 个中文方言和少数民族语言对，具备结构化、分隔符基础、上下文、术语表和风格引导的翻译工作流。
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Hy-MT2-7B 是腾讯推出的 70 亿参数翻译模型，专为 33 个语言对及中文方言和少数民族语言对的机器翻译打造。它采用快速思考模式，支持结构化、基于词汇表、上下文和风格指导的翻译工作流，这些是通用大模型通常难以胜任的。如果您优先考虑翻译质量和翻译任务中的指令遵循，这款模型比使用前沿聊天模型更为专注。
以……著称
- 覆盖 33 个语言对及 5 个中文方言和少数民族语言对
- 指令遵循翻译：支持词汇表、风格、分隔符和上下文感知模式
- 开放权重，提供 GGUF 版本支持本地部署
- 快速思考模式，据腾讯称优于更大开源模型的翻译表现
- 三种规模系列：1.8B、7B 及 30B MoE 变体
注意
- 上下文窗口为 8,192 令牌，不适合一次性翻译长文档。
- 专用翻译模型，不支持通用推理、编码或聊天功能。
- 腾讯未详细公布许可条款，商业使用前请检查仓库。
推荐尝试的提示词
词汇表约束翻译
将以下英文产品描述翻译成法语。必须准确使用这些词汇表术语：'interface utilisateur' 表示 'user interface'，'tableau de bord' 表示 'dashboard'，'flux de travail' 表示 'workflow'。文本：'The new dashboard streamlines the user interface and simplifies complex workflow automation for enterprise teams.'
风格指导翻译
将以下英文段落翻译成适合法律合同的正式西班牙语。保持正式语体，不简化任何术语。文本：'The parties agree that any dispute arising under this agreement shall be resolved through binding arbitration in accordance with the rules of the relevant jurisdiction.'
上下文文档翻译
将以下客户支持对话从英文翻译成简体中文。前文已确认客户询问因延迟发货的退款事宜。保持礼貌、专业的语气。文本：'We sincerely apologize for the inconvenience. Your refund has been processed and should appear in your account within five to seven business days.'
与……比较
- Hy-MT2-1.8B开源权重模型8,192 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$0.18/M 输出
- Hy-MT2-30B-A3B开源权重模型8,192 令牌上下文 · $0.07/M 输入，$0.29/M 输出
- Saba仅限API模型32,768 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$0.60/M 输出
- Hy4 preview开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入，$2.50/M 输出
来自 tencent 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行 Hy-MT2-7B 吗？
- 可以，权重开放，腾讯发布了 llama.cpp 的 GGUF 版本，您可以使用 Ollama 或 LM Studio 等工具在本地运行。
- Hy-MT2-7B 的费用及上下文限制是多少？
- API 价格为每百万输入令牌 0.07 美元，每百万输出令牌 0.29 美元，上下文窗口为 8,192 令牌。
- 7B 版本与其他 Hy-MT2 规格有何不同？
- 该系列还包括面向设备端的 1.8B 模型和用于更高质量输出的 30B MoE 变体；7B 版本居中，平衡了质量和服务器或高性能本地部署的硬件需求。
船长评语罕见的专业翻译模型：如果翻译是您的核心工作，Hy-MT2-7B 比通过通用前沿模型路由更精准且更经济。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Hy MT2 7B 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153