/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
30 дек 2025

HY-MT1.5-1.8B-GGUF

ПереводТекст → текст4 профессии

Tencent HY-MT1.5-1.8B-GGUF — GGUF-версия модели перевода HY-MT1.5-1.8B, разработанной командой Tencent Hunyuan.

19 098скачиваний за 30 дней114лайковвеса обновлены6 янв 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 содержит 1,8 млрд параметров и предназначена для взаимного перевода между 33 языками, а также поддерживает 5 этнических и диалектных вариантов. Она ориентирована на высокую скорость и качество перевода, включая сценарии реального времени и развёртывание на периферийных устройствах после квантования.

Модель подходит для машинного перевода общего назначения, терминологического вмешательства, контекстного и форматированного перевода. GGUF-вариант может использоваться с llama.cpp и Ollama; в README приведён пример квантования Q8_0. Заявляется производительность, лидирующая среди моделей сопоставимого размера, и качество, близкое к более крупной версии HY-MT1.5-7B. Поддерживаемые языки включают китайский, английский, французский, португальский, испанский, японский, турецкий, русский и другие языки из заявленного набора.

README не указывает архитектуру базовой нейросети, размер контекстного окна, точный состав диалектов, результаты измерений, ограничения применения или лицензию. Поэтому эти характеристики нельзя надёжно определить по представленным данным; условия лицензирования требуют проверки в карточке модели или сопутствующих документах.

Для каких профессий подходит4

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

Model Introduction

Hunyuan Translation Model Version 1.5 includes a 1.8B translation model, HY-MT1.5-1.8B, and a 7B translation model, HY-MT1.5-7B. Both models focus on supporting mutual translation across 33 languages and incorporating 5 ethnic and dialect variations. Among them, HY-MT1.5-7B is an upgraded version of our WMT25 championship model, optimized for explanatory translation and mixed-language scenarios, with newly added support for terminology intervention, contextual translation, and formatted translation. Despite having less than one-third the parameters of HY-MT1.5-7B, HY-MT1.5-1.8B delivers translation performance comparable to its larger counterpart, achieving both high speed and high quality. After quantization, the 1.8B model can be deployed on edge devices and support real-time translation scenarios, making it widely applicable.

Key Features and Advantages

  • HY-MT1.5-1.8B achieves the industry-leading performance among models of the same size, surpassing most commercial translation APIs.
  • HY-MT1.5-1.8B supports deployment on edge devices and real-time translation scenarios, offering broad applicability.
  • HY-MT1.5-7B, compared to its September open-source version, has been optimized for annotated and mixed-language scenarios.
  • Both models support terminology intervention, contextual translation, and formatted translation.

Related News

  • 2025.12.30, we have open-sourced HY-MT1.5-1.8B and HY-MT1.5-7B on Hugging Face.
  • 2025.9.1, we have open-sourced Hunyuan-MT-7B , Hunyuan-MT-Chimera-7B on Hugging Face.

Performance

Technical Report

 

Model Links

Model NameDescriptionDownload
HY-MT1.5-1.8BHunyuan 1.8B translation model🤗 Model
HY-MT1.5-1.8B-FP8Hunyuan 1.8B translation model, fp8 quant🤗 Model
HY-MT1.5-1.8B-GPTQ-Int4Hunyuan 1.8B translation model, int4 quant🤗 Model
HY-MT1.5-7BHunyuan 7B translation model🤗 Model
HY-MT1.5-7B-FP8Hunyuan 7B translation model, fp8 quant🤗 Model
HY-MT1.5-7B-GPTQ-Int4Hunyuan 7B translation model, int4 quant🤗 Model

Prompts

Prompt Template for ZH<=>XX Translation.


将以下文本翻译为{target_language},注意只需要输出翻译后的结果,不要额外解释:

{source_text}

Prompt Template for XX<=>XX Translation, excluding ZH<=>XX.


Translate the following segment into {target_language}, without additional explanation.

{source_text}

Prompt Template for terminology intervention.


参考下面的翻译:
{source_term} 翻译成 {target_term}

将以下文本翻译为{target_language},注意只需要输出翻译后的结果,不要额外解释:
{source_text}

Prompt Template for contextual translation.


{context}
参考上面的信息,把下面的文本翻译成{target_language},注意不需要翻译上文,也不要额外解释:
{source_text}


Prompt Template for formatted translation.


将以下<source></source>之间的文本翻译为中文,注意只需要输出翻译后的结果,不要额外解释,原文中的<sn></sn>标签表示标签内文本包含格式信息,需要在译文中相应的位置尽量保留该标签。输出格式为:<target>str</target>

<source>{src_text_with_format}</source>

 

Use with llama.cpp

llama-cli -hf tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q8_0 -p "Translate the following segment into Chinese, without additional explanation.\n\nIt’s on the house." -n 4096 --temp 0.7 --top-k 20 --top-p 0.6 --repeat-penalty 1.05 --no-warmup

Use with ollama

echo 'FROM hf.co/tencent/HY-MT1.5-1.8B-GGUF:Q8_0\nTEMPLATE """<|hy_begin▁of▁sentence|>{{ if .System }}{{ .System }}<|hy_place▁holder▁no▁3|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|hy_User|>{{ .Prompt }}{{ end }}<|hy_Assistant|>"""' > Modelfile
ollama create hy-mt1.5-1.8b -f Modelfile
ollama run hy-mt1.5-1.8b

We recommend using the following set of parameters for inference. Note that our model does not have the default system_prompt.

{
  "top_k": 20,
  "top_p": 0.6,
  "repetition_penalty": 1.05,
  "temperature": 0.7
}

 

Supported languages:

LanguagesAbbr.Chinese Names
Chinesezh中文
Englishen英语
Frenchfr法语
Portuguesept葡萄牙语
Spanishes西班牙语
Japaneseja日语
Turkishtr土耳其语
Russianru俄语
Arabicar阿拉伯语
Koreanko韩语
Thaith泰语
Italianit意大利语
Germande德语
Vietnamesevi越南语
Malayms马来语
Indonesianid印尼语
Filipinotl菲律宾语
Hindihi印地语
Traditional Chinesezh-Hant繁体中文
Polishpl波兰语
Czechcs捷克语
Dutchnl荷兰语
Khmerkm高棉语
Burmesemy缅甸语
Persianfa波斯语
Gujaratigu古吉拉特语
Urduur乌尔都语
Telugute泰卢固语
Marathimr马拉地语
Hebrewhe希伯来语
Bengalibn孟加拉语
Tamilta泰米尔语
Ukrainianuk乌克兰语
Tibetanbo藏语
Kazakhkk哈萨克语
Mongolianmn蒙古语
Uyghurug维吾尔语
Cantoneseyue粤语

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
265b2e6

0 моделей