/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
1,8 млрд
Размер весов
1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
hunyuan_v1_dense · dense
Базовая модель
Hy-MT2-1.8B
Библиотека
mlx
Опубликована
26 мая 2026

Hy-MT2-1.8B-4bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Hy-MT2-1.8B-4bit — это 4-битная версия мультиязычной модели машинного перевода Hy-MT2-1.8B, разработанной Tencent Hunyuan и адаптированной для Apple MLX сообществом mlx-community.

2 091скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены30 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для перевода текста между языками и запуска через mlx-lm, прежде всего на устройствах с Apple Silicon. Указана поддержка multilingual-сценариев, однако конкретный перечень языков в карточке не приведён.

Модель основана на плотной архитектуре Hy-MT2 размером 1,8 млрд параметров и использует 4-битную квантизацию, что делает её самым компактным вариантом среди представленных версий 1.8B. Веса и конфигурация конвертированы из официального checkpoint Tencent Hunyuan средствами MLX; формат рассчитан на локальный инференс и экономию памяти. Размер контекста в README не указан.

Сильными сторонами модели являются небольшой размер, низкие требования к памяти по сравнению с вариантами в bfloat16 и 8-bit, а также оптимизация для Apple Silicon. Ограничения включают возможное снижение качества из-за 4-битной квантизации и низкую практическую пригодность CPU-запуска: в Linux CPU fallback даже короткая генерация может превышать тайм-ауты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, соответствующей лицензии исходного релиза Tencent Hunyuan.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Part of the Hy-MT2 MLX collection.

Hy-MT2-1.8B-4bit (MLX)

Apple MLX weights for Tencent-Hunyuan/Hy-MT2-1.8B, Tencent Hunyuan's multilingual translation model.

TL;DR

Variant1.8B 4-bit
Best forsmallest 1.8B checkpoint and Space load smoke test
Runtimemlx-lm
Official codeTencent-Hunyuan/Hy-MT2
MLX codeailuntx/Hy-MT2-MLX
HardwareApple Silicon recommended; HF Spaces CPU fallback is only a load smoke test

Quick Start

pip install mlx-lm
PROMPT=$'Translate the following text into English. Note that you should only output the translated result without any additional explanation:\n\n今天天气真好。'
mlx_lm.generate --model mlx-community/Hy-MT2-1.8B-4bit \
  --prompt "$PROMPT" \
  --max-tokens 128 \
  --temp 0.7 \
  --top-p 0.6 \
  --top-k 20

For conversion and staging tools:

git clone https://github.com/ailuntx/Hy-MT2-MLX.git
cd Hy-MT2-MLX
python scripts/infer_mlx.py --model /path/to/mlx/checkpoint --text "今天天气真好。" --target-lang English

Variants

VariantBest for
Hy-MT2-1.8B-bfloat16high-quality 1.8B baseline
Hy-MT2-1.8B-8bitsmaller 1.8B checkpoint
Hy-MT2-1.8B-4bitsmallest 1.8B checkpoint
Hy-MT2-7B-bfloat16high-precision 7B conversion
Hy-MT2-7B-8bit7B size/quality middle ground
Hy-MT2-7B-4bitsmallest 7B checkpoint

Conversion Notes

ComponentSourceMLX handling
model weightsofficial dense Hy-MT2 checkpointconverted with MLX/mlx-lm tooling
tokenizer/configofficial checkpointcopied through for mlx-lm loading
quantized variantsbfloat16 MLX baselinederived with MLX quantization settings

Validation

Local Apple Silicon is the intended runtime. The Hy-MT2 HF Space starts and loads the model on Linux CPU fallback, but cpu-basic can exceed request timeouts even for very small generation tests.

License

License follows the upstream Tencent Hunyuan release.

Citation

@misc{hymt2-mlx,
  title  = {Hy-MT2-MLX: Apple MLX port of Hy-MT2},
  author = {ailuntx},
  year   = {2026},
  url    = {https://github.com/ailuntx/Hy-MT2-MLX},
}

@misc{zheng2026hymt2familyfastefficient,
  title         = {Hy-MT2: A Family of Fast, Efficient and Powerful Multilingual Translation Models in the Wild},
  author        = {Mao Zheng and Zheng Li and Tao Chen and Bo Lv and Mingrui Sun and Mingyang Song and Jinlong Song and Hong Huang and Decheng Wu and Hai Wang and Yifan Song and Yanfeng Chen and Guanwei Zhang},
  year          = {2026},
  eprint        = {2605.22064},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass  = {cs.CL},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2605.22064},
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
HunYuanDenseV1ForCausalLM
Ревизия весов
e5c6fe5

0 моделей