Bolehkah saya jalankan Hy-MT2-7B secara tempatan?

Ya, beratnya terbuka dan Tencent menerbitkan varian GGUF untuk llama.cpp, jadi anda boleh jalankan pada perkakasan sendiri dengan alat seperti Ollama atau LM Studio.

Berapa kos Hy-MT2-7B dan berapa had konteksnya?

Melalui API ia berharga $0.07 bagi sejuta token input dan $0.29 bagi sejuta token output, dengan tingkap konteks 8,192 token.

Bagaimana 7B berbeza dari saiz Hy-MT2 lain?

Keluarga ini juga termasuk model 1.8B untuk penggunaan peranti dan varian MoE 30B untuk output berkualiti lebih tinggi; 7B berada di tengah, mengimbangi kualiti dan keperluan perkakasan untuk pelaksanaan server atau tempatan yang mampu.

Hy MT2 7B

5086°

#llm #tencent #terjemahan #banyak bahasa #tempatan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Tencent | konteks 8,192 token | $0.07/M input, $0.29/M output. Hy-MT2-7B adalah model terjemahan 7B-parameter dari Tencent. Ia menyokong 33 pasangan bahasa dan lima pasangan dialek Cina dan bahasa minoriti, dengan aliran kerja untuk terjemahan berstruktur, berasaskan delimiter, kontekstual, berasaskan glosari, dan berpandukan gaya.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Hy-MT2-7B adalah model terjemahan 7 bilion parameter dari Tencent, dibina khusus untuk terjemahan mesin merentasi 33 pasangan bahasa serta dialek Cina dan bahasa minoriti. Ia beroperasi dalam mod pemikiran pantas dan mengendalikan aliran kerja terjemahan berstruktur, berasaskan glosari, kontekstual dan berpanduan gaya yang biasanya sukar dilakukan oleh LLM am. Jika kualiti terjemahan dan pengikut arahan dalam tugasan terjemahan adalah keutamaan anda, ini alat lebih fokus daripada menggunakan model sembang termaju umum.

Dikenali untuk

Meliputi 33 pasangan bahasa serta lima dialek Cina dan pasangan bahasa minoriti
Terjemahan ikut arahan: mod glosari, gaya, pemisah dan kesedaran konteks
Berat terbuka dengan varian GGUF tersedia untuk pelaksanaan tempatan
Mod pemikiran pantas yang Tencent dakwa mengatasi model sumber terbuka lebih besar dalam tugasan terjemahan
Sebahagian keluarga tiga saiz: 1.8B, 7B, dan varian MoE 30B

Berhati-hati dengan

Tingkap konteks 8,192 token — tidak sesuai untuk terjemah dokumen panjang sekali jalan.
Model terjemahan khusus sahaja; jangan harap keupayaan penaakulan umum, pengkodan atau sembang.
Terma lesen tidak terperinci dalam apa yang Tencent terbitkan — semak repo sebelum guna komersial.

Terbaik untuk

Terjemahan

Banyak bahasa

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Terjemahan terikat glosari

Terjemahkan penerangan produk Inggeris berikut ke Perancis. Anda mesti guna istilah glosari ini tepat: 'interface utilisateur' untuk 'user interface', 'tableau de bord' untuk 'dashboard', dan 'flux de travail' untuk 'workflow'. Teks: 'The new dashboard streamlines the user interface and simplifies complex workflow automation for enterprise teams.'

Terjemahan berpanduan gaya

Terjemahkan perenggan Inggeris berikut ke Sepanyol bertulis formal sesuai untuk kontrak undang-undang. Kekalkan register formal dan jangan permudahkan istilah. Teks: '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.'

Terjemahan dokumen kontekstual

Terjemahkan pertukaran sokongan pelanggan berikut dari Inggeris ke Cina Ringkas. Mesej sebelumnya menetapkan pelanggan bertanya tentang bayaran balik untuk penghantaran lewat. Kekalkan nada sopan dan profesional sesuai konteks itu. Teks: 'We sincerely apologize for the inconvenience. Your refund has been processed and should appear in your account within five to seven business days.'

Bandingkan dengan

Hy-MT2-1.8B
Model berat terbuka
konteks 8,192 token · Input $0.04/M, output $0.18/M
Hy-MT2-30B-A3B
Model berat terbuka
konteks 8,192 token · Input $0.07/M, output $0.29/M
Saba
Model hanya API
konteks 32,768 token · Input $0.20/M, output $0.60/M
Hy4 preview
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.83/M, output $2.50/M

Lebih banyak model teks dari tencent

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Hy-MT2-7B secara tempatan?: Ya, beratnya terbuka dan Tencent menerbitkan varian GGUF untuk llama.cpp, jadi anda boleh jalankan pada perkakasan sendiri dengan alat seperti Ollama atau LM Studio.
Berapa kos Hy-MT2-7B dan berapa had konteksnya?: Melalui API ia berharga $0.07 bagi sejuta token input dan $0.29 bagi sejuta token output, dengan tingkap konteks 8,192 token.
Bagaimana 7B berbeza dari saiz Hy-MT2 lain?: Keluarga ini juga termasuk model 1.8B untuk penggunaan peranti dan varian MoE 30B untuk output berkualiti lebih tinggi; 7B berada di tengah, mengimbangi kualiti dan keperluan perkakasan untuk pelaksanaan server atau tempatan yang mampu.

Keputusan Kapten
Pakar jarang: jika terjemahan adalah kerja sebenar, Hy-MT2-7B lebih tajam dan murah daripada lalukan kerja melalui model termaju umum.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

o3 Mini

TEXT / LLM

Gemini 3 Flash Preview

TEXT / LLM

gpt oss safeguard 20b

TEXT / LLM

Saba

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Hy MT2 7B ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm tencent terjemahan banyak bahasa tempatan

Layari mengikut keluarga model