Tôi có thể chạy Hy-MT2-7B tại chỗ không?

Có, trọng số mở và Tencent phát hành biến thể GGUF cho llama.cpp, nên bạn có thể chạy trên phần cứng của mình với các công cụ như Ollama hoặc LM Studio.

Chi phí Hy-MT2-7B và giới hạn ngữ cảnh là bao nhiêu?

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

7B khác các kích cỡ Hy-MT2 khác thế nào?

Gia đình còn có mô hình 1,8B hướng tới dùng trên thiết bị và biến thể MoE 30B cho đầu ra chất lượng cao hơn; 7B nằm giữa, cân bằng chất lượng và yêu cầu phần cứng cho triển khai server hoặc tại chỗ có khả năng.

Hy MT2 7B

5086°

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

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-MT2-7B là mô hình dịch 7 tỷ tham số từ Tencent. Hỗ trợ 33 cặp ngôn ngữ và năm cặp tiếng Trung địa phương và ngôn ngữ thiểu số, với các quy trình dịch dựa trên cấu trúc, dấu phân cách, ngữ cảnh, thuật ngữ và hướng dẫn phong cách.

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-MT2-7B là mô hình dịch 7 tỷ tham số từ Tencent, được thiết kế riêng cho dịch máy qua 33 cặp ngôn ngữ cùng các cặp tiếng Trung địa phương và ngôn ngữ thiểu số. Nó hoạt động ở chế độ tư duy nhanh và xử lý các quy trình dịch có cấu trúc, dựa trên bảng thuật ngữ, theo ngữ cảnh và hướng dẫn phong cách mà các LLM đa năng thường không làm tốt. Nếu chất lượng dịch và tuân thủ hướng dẫn trong tác vụ dịch là ưu tiên, đây là công cụ tập trung hơn so với dùng mô hình chat tiên tiến tổng quát.

Nổi tiếng với

Bao phủ 33 cặp ngôn ngữ cùng 5 cặp tiếng Trung địa phương và ngôn ngữ thiểu số
Dịch theo hướng dẫn: bảng thuật ngữ, phong cách, dấu phân cách và nhận thức ngữ cảnh
Trọng số mở với biến thể GGUF cho triển khai tại chỗ
Chế độ tư duy nhanh mà Tencent khẳng định vượt trội các mô hình mã nguồn mở lớn hơn về dịch thuật
Thuộc gia đình ba kích cỡ: 1,8B, 7B và biến thể MoE 30B

Cẩn thận với

Cửa sổ ngữ cảnh 8.192 token — không phù hợp dịch tài liệu dài một lần.
Chỉ là mô hình dịch chuyên biệt; không kỳ vọng khả năng suy luận, mã hóa hay chat tổng quát.
Điều khoản giấy phép chưa chi tiết trong tài liệu Tencent công bố — kiểm tra repo trước khi dùng thương mại.

Phù hợp nhất cho

Dịch thuật

Đa ngôn ngữ

Chạy cục bộ

Lời nhắc để thử

Dịch theo bảng thuật ngữ

Dịch mô tả sản phẩm tiếng Anh sau sang tiếng Pháp. Bạn phải dùng chính xác các thuật ngữ sau: 'interface utilisateur' cho 'user interface', 'tableau de bord' cho 'dashboard', và 'flux de travail' cho 'workflow'. Văn bản: 'The new dashboard streamlines the user interface and simplifies complex workflow automation for enterprise teams.'

Dịch theo phong cách

Dịch đoạn văn tiếng Anh sau sang tiếng Tây Ban Nha trang trọng phù hợp hợp đồng pháp lý. Giữ nguyên phong cách trang trọng và không đơn giản hóa thuật ngữ. Văn bản: '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.'

Dịch tài liệu theo ngữ cảnh

Dịch đoạn trao đổi hỗ trợ khách hàng từ tiếng Anh sang tiếng Trung giản thể. Tin nhắn trước xác nhận khách hàng hỏi về hoàn tiền cho đơn hàng giao trễ. Giữ giọng điệu lịch sự, chuyên nghiệp phù hợp ngữ cảnh. Văn bản: 'We sincerely apologize for the inconvenience. Your refund has been processed and should appear in your account within five to seven business days.'

So sánh với

Hy-MT2-1.8B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 8,192 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.18/M
Hy-MT2-30B-A3B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 8,192 token · Đầu vào $0.07/M, đầu ra $0.29/M
Saba
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 32,768 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $0.60/M
Hy4 preview
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.83/M, đầu ra $2.50/M

Thêm mô hình văn bản từ tencent

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Hy-MT2-7B tại chỗ không?: Có, trọng số mở và Tencent phát hành biến thể GGUF cho llama.cpp, nên bạn có thể chạy trên phần cứng của mình với các công cụ như Ollama hoặc LM Studio.
Chi phí Hy-MT2-7B và giới hạn ngữ cảnh là bao nhiêu?: Qua API giá 0,07 đô la mỗi triệu token đầu vào và 0,29 đô la mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 8.192 token.
7B khác các kích cỡ Hy-MT2 khác thế nào?: Gia đình còn có mô hình 1,8B hướng tới dùng trên thiết bị và biến thể MoE 30B cho đầu ra chất lượng cao hơn; 7B nằm giữa, cân bằng chất lượng và yêu cầu phần cứng cho triển khai server hoặc tại chỗ có khả năng.

Phán quyết của thuyền trưởng
Một chuyên gia hiếm có: nếu dịch thuật là công việc chính, Hy-MT2-7B sắc nét và rẻ hơn so với dùng mô hình tiên tiến tổng quát.

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

Llama 3.1 8B Instruct

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

Hy MT2 7B 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

Duyệt theo họ mô hình