Posso eseguire Hy-MT2-1.8B localmente?

Sì, i pesi sono aperti e Tencent pubblica varianti GGUF inclusa la quantizzazione a 2 bit e 1,25 bit per llama.cpp, con la versione a 1,25 bit che occupa circa 440 MB di spazio.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Tramite API costa $0,04 per milione di token in input e $0,18 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 8.192 token.

Come si confronta il 1.8B con i modelli Hy-MT2 più grandi?

I modelli 7B e 30B-A3B lo superano in compiti di traduzione più complessi; il 1.8B è la scelta per dispositivi e budget, scambiando un po' di qualità per un ingombro molto più piccolo e inferenza più veloce.

Hy MT2 1.8B

4745°

#llm #tencent #traduzione #multilingue #locale #budget

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Tencent | contesto da 8.192 token | $0.04/M input, $0.18/M output. Hy-MT2-1.8B è un modello di traduzione compatto da 1,8 miliardi di parametri di Tencent. Supporta 33 coppie linguistiche e cinque coppie di dialetti cinesi e lingue minoritarie, con flussi di lavoro per traduzione strutturata, basata su delimitatori, contestuale, basata su glossari e guidata da stile.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Hy-MT2-1.8B è un modello di traduzione da 1,8 miliardi di parametri di Tencent, progettato appositamente per la traduzione automatica su 33 coppie linguistiche oltre a dialetti cinesi e lingue minoritarie. Con 1,8 miliardi di parametri è il membro più piccolo della famiglia Hy-MT2, eppure Tencent riporta che supera complessivamente le API di traduzione commerciali mainstream. Pesi aperti, quantizzazione GGUF fino a 1,25 bit e un prezzo inferiore a un centesimo per milione di token in input lo rendono una scelta pratica per chiunque gestisca pipeline di traduzione con budget limitato o su dispositivo.

Conosciuto per

Copre 33 coppie linguistiche oltre a cinque coppie di dialetti cinesi e lingue minoritarie
Flussi di lavoro di traduzione strutturati, basati su glossari, contestuali e guidati dallo stile integrati
Quantizzazione a 1,25 bit che riduce il modello a 440 MB per il deployment su dispositivo
Pesi aperti con varianti GGUF pronte per llama.cpp out of the box
Prezzo di $0,04 per milione di token in input tramite API

Attenzione a

La finestra di contesto è di 8.192 token — documenti lunghi richiederanno suddivisione in blocchi.
Modello di traduzione specialistico; non aspettarti capacità generali di chat o coding.
I modelli fratelli da 7B e 30B lo superano in compiti più difficili; questa dimensione è la scelta di compromesso.

Ideale per

Prompt da provare

Traduzione vincolata da glossario

Traduci la seguente descrizione prodotto dall'inglese al francese. Usa questi termini fissi: 'cloud storage' → 'stockage en nuage', 'dashboard' → 'tableau de bord', 'API key' → 'clé API'. Mantieni tutti i termini tecnici coerenti in tutto il testo. Testo: Our dashboard lets you manage your API keys, monitor usage, and connect to cloud storage in one place.

Traduzione guidata dallo stile

Traduci il seguente paragrafo in inglese in giapponese formale adatto a un contratto commerciale. Evita espressioni colloquiali e usa il registro onorifico dove appropriato. Testo: Both parties agree to keep all shared information confidential and not to disclose it to any third party without prior written consent.

Traduzione cinese consapevole del dialetto

Traduci la seguente frase in mandarino in cantonese, preservando il tono colloquiale. Poi fornisci una breve nota su eventuali vocaboli che differiscono significativamente tra i due. Testo: 你今天吃饭了吗？我们一起去附近的餐厅吧。

Confronta con

Hy-MT2-7B
Modello con pesi aperti
Contesto di 8,192 token · Input $0.07/M, output $0.29/M
Hy-MT2-30B-A3B
Modello con pesi aperti
Contesto di 8,192 token · Input $0.07/M, output $0.29/M
Solar Mini 4
Modello solo API
Contesto di 524,288 token · Input $0.05/M, output $0.20/M
Nova Micro 1.0
Modello solo API
Contesto di 128,000 token · Input $0.04/M, output $0.14/M

Altri modelli di testo da tencent

Domande frequenti

Posso eseguire Hy-MT2-1.8B localmente?: Sì, i pesi sono aperti e Tencent pubblica varianti GGUF inclusa la quantizzazione a 2 bit e 1,25 bit per llama.cpp, con la versione a 1,25 bit che occupa circa 440 MB di spazio.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Tramite API costa $0,04 per milione di token in input e $0,18 per milione di token in output, con una finestra di contesto di 8.192 token.
Come si confronta il 1.8B con i modelli Hy-MT2 più grandi?: I modelli 7B e 30B-A3B lo superano in compiti di traduzione più complessi; il 1.8B è la scelta per dispositivi e budget, scambiando un po' di qualità per un ingombro molto più piccolo e inferenza più veloce.

Verdetto del capitano
Un modello di traduzione davvero piccolo e davvero economico che gira su dispositivo — abbastanza raro da meritare attenzione.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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