Tôi có thể chạy Hy-MT2-30B-A3B cục bộ không?

Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face dưới tên tencent/Hy-MT2-30B-A3B; các biến thể lượng tử hóa FP8 và GGUF cũng có cho các mô hình nhỏ hơn trong gia đình.

Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh là bao nhiêu?

Qua API, giá là $0,07 cho mỗi triệu token đầu vào và $0,29 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 8.192 token.

30B-A3B khác gì so với các mô hình 7B và 1.8B trong cùng gia đình?

Cả ba đều hỗ trợ 33 cặp ngôn ngữ và quy trình dịch; 30B-A3B là phiên bản hàng đầu với chất lượng cao nhất được báo cáo, trong khi 1.8B hướng tới triển khai trên thiết bị và có thể lượng tử hóa xuống còn 440 MB.

Hy MT2 30B A3B

1288°

#llm #tencent #dịch thuật #đa ngôn ngữ #cục bộ #ngân sách

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Tencent | ngữ cảnh 8,192 token | $0.07/M đầu vào, $0.29/M đầu ra. Hy-MT2-30B-A3B là mô hình dịch hàng đầu của Tencent trong dòng Hy-MT2. Nó hỗ trợ 33 cặp ngôn ngữ và năm cặp tiếng Trung cùng các ngôn ngữ thiểu số, với quy trình dịch có cấu trúc, dựa trên dấu phân cách, ngữ cảnh, thuật ngữ và hướng dẫn phong cách. Nó sử dụng 3 tỷ tham số kích hoạt trong tổng số 30 tỷ.

Hướng dẫn cho mô hình này

Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào

Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)

Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Hy-MT2-30B-A3B là mô hình dịch hàng đầu của Tencent, kiến trúc MoE 30B chỉ kích hoạt 3B tham số khi suy luận. Nó hỗ trợ 33 cặp ngôn ngữ cùng năm cặp tiếng địa phương Trung Quốc và ngôn ngữ thiểu số, với quy trình làm việc riêng biệt cho bảng thuật ngữ, phong cách, ngữ cảnh và dịch theo dấu phân cách. Phù hợp với các nhóm cần chất lượng dịch nghiêm túc với chi phí thấp và muốn tùy chọn chạy trọng số cục bộ.

Nổi tiếng với

Mô hình dịch chuyên biệt, không phải LLM đa năng được tái sử dụng cho dịch thuật
Hỗ trợ quy trình dịch có cấu trúc, dựa trên bảng thuật ngữ, theo phong cách và ngữ cảnh
Bao phủ các tiếng địa phương Trung Quốc và ngôn ngữ thiểu số ngoài tiếng Quan Thoại chuẩn
Thiết kế MoE: tổng 30B tham số, chỉ 3B kích hoạt, giữ cho suy luận nhẹ nhàng
Trọng số mở với lượng tử hóa FP8 có sẵn cho triển khai tự lưu trữ

Cẩn thận với

Cửa sổ ngữ cảnh 8.192 token khá ngắn; tài liệu dài cần chia nhỏ
Thiết kế cho dịch thuật; không kỳ vọng hiệu suất suy luận hay lập trình mạnh
Điều khoản cấp phép không được Tencent công bố chi tiết

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Dịch có kiểm soát bảng thuật ngữ

Dịch mô tả sản phẩm tiếng Anh sau sang tiếng Pháp. Áp dụng các thuật ngữ bảng thuật ngữ: 'checkout' phải thành 'paiement', 'cart' thành 'panier', 'wishlist' thành 'liste de souhaits'. Nguồn: Add items to your cart, save favourites to your wishlist, and complete your checkout in under a minute.

Địa phương hóa theo phong cách

Dịch tin nhắn dịch vụ khách hàng tiếng Anh này sang tiếng Bồ Đào Nha Brazil. Dùng giọng thân thiện, không trang trọng phù hợp ứng dụng tiêu dùng, không dùng ngôn ngữ kinh doanh chính thức. Nguồn: We noticed your order hasn't shipped yet. Our team is on it and you'll get a tracking number within 24 hours. Sorry for the wait.

Dịch tiếng Trung nhận biết phương ngữ

Dịch câu tiếng Quan Thoại sau sang tiếng Quảng Đông, giữ nguyên giọng nói thân mật. Sau đó cung cấp phiên bản thứ hai bằng tiếng Trung truyền thống chuẩn viết cho báo chí Hong Kong. Nguồn: 我今天真的累壞了，想早點回家休息。

So sánh với

Hy-MT2-7B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 8,192 token · Đầu vào $0.07/M, đầu ra $0.29/M
Hy-MT2-1.8B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 8,192 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.18/M
Solar Mini 4
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 524,288 token · Đầu vào $0.05/M, đầu ra $0.20/M
Mistral Nemo
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.03/M, đầu ra $0.03/M

Thêm mô hình văn bản từ tencent

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Hy-MT2-30B-A3B cục bộ không?: Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face dưới tên tencent/Hy-MT2-30B-A3B; các biến thể lượng tử hóa FP8 và GGUF cũng có cho các mô hình nhỏ hơn trong gia đình.
Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh là bao nhiêu?: Qua API, giá là $0,07 cho mỗi triệu token đầu vào và $0,29 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 8.192 token.
30B-A3B khác gì so với các mô hình 7B và 1.8B trong cùng gia đình?: Cả ba đều hỗ trợ 33 cặp ngôn ngữ và quy trình dịch; 30B-A3B là phiên bản hàng đầu với chất lượng cao nhất được báo cáo, trong khi 1.8B hướng tới triển khai trên thiết bị và có thể lượng tử hóa xuống còn 440 MB.

Phán quyết của thuyền trưởng
Một mô hình trọng số mở hiếm hoi được xây dựng cho dịch thuật như một công việc chính thức, không phải chỉ là tính năng phụ, với mức giá khó có thể tranh cãi so với LLM đa năng.

Thẻ mô hình trên Hugging Face

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

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

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Hy MT2 30B A3B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm tencent dịch thuật đa ngôn ngữ cục bộ ngân sách

Duyệt theo họ mô hình