[腾讯] 腾讯推出0.4G离线翻译模型 比谷歌翻译得好
4月29日，腾讯混元推出并开源极致量化压缩版本翻译模型 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit，把支持 33 种语言的翻译大模型压缩至 440MB，无需联网，下载即可直接在手机本地运行，翻译质量优于谷歌翻译。
翻译质量及速度演示（设备：高通骁龙 865 8GB 内存）
这一离线翻译模型基于混元翻译大模型Hy-mt1.5打造 。Hy-mt1.5 是腾讯混元团队打造的专业翻译大模型，原生支持 33 种语言、5 种方言/民汉及 1056 个翻译方向。从常见的中英互译，到法语、日语、阿拉伯语、俄语，甚至藏语、蒙古语等少数民族语言，它都能游刃有余地处理。
值得注意到是，仅以 1.8B 参数量，Hy-mt1.5 实现了比肩商业翻译 API 和 235B 级大模型的翻译效果 。在严格的评测基准中，其翻译质量不仅超越了 Google 翻译等主流系统，更证明了在高效优化下，轻量级模型能够展现出亮眼的翻译能力。
在实际业务场景中，混元团队发现，原始的 1.8B 模型即使在 FP16 精度下，依然占用 3.3GB 内存，对于手机上金子般珍贵的内存来说，依然太大、太慢，所以需要量化压缩。
所谓的量化压缩，就是通过把模型里原本用16位数字(16-bit)表示的参数转用更低位数字储存，这就像把一幅高清照片压缩成缩略图，文件小了很多，但你还是能看清楚里面的内容。 针对不同的手机用户， 腾讯特别推出了2-bit 与 1.25-bit 两种极致的量化压缩方案。
2-bit模型在 SME2 及 Neon 内核的速度对比演示。
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值得注意到是，仅以 1.8B 参数量，Hy-mt1.5 实现了比肩商业翻译 API 和 235B 级大模型的翻译效果 。在严格的评测基准中，其翻译质量不仅超越了 Google 翻译等主流系统，更证明了在高效优化下，轻量级模型能够展现出亮眼的翻译能力。
在实际业务场景中，混元团队发现，原始的 1.8B 模型即使在 FP16 精度下，依然占用 3.3GB 内存，对于手机上金子般珍贵的内存来说，依然太大、太慢，所以需要量化压缩。
所谓的量化压缩，就是通过把模型里原本用16位数字(16-bit)表示的参数转用更低位数字储存，这就像把一幅高清照片压缩成缩略图，文件小了很多，但你还是能看清楚里面的内容。 针对不同的手机用户， 腾讯特别推出了2-bit 与 1.25-bit 两种极致的量化压缩方案。
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