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腾讯翻译大模型HY-MT1.5：格式化翻译功能实战

1. 引言

随着全球化进程的加速，高质量、多语言互译已成为企业出海、跨文化交流和智能硬件落地的关键需求。然而，传统翻译模型在面对复杂文本结构（如表格、代码、富文本）时，往往出现格式错乱、语义断裂等问题，严重影响下游应用体验。为此，腾讯开源了混元翻译大模型HY-MT1.5系列，包含HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B两个版本，不仅在翻译质量上达到业界领先水平，更创新性地引入了“格式化翻译”能力，支持保留原文排版结构与语义完整性。

本文将聚焦于HY-MT1.5 的格式化翻译功能，结合实际部署流程与应用场景，深入解析其技术优势、核心特性及工程实践路径，帮助开发者快速掌握如何在真实项目中高效利用该模型实现高保真翻译。

2. 模型介绍

2.1 HY-MT1.5 系列双模型架构

混元翻译模型 1.5 版本推出了两个参数规模不同的模型：

• HY-MT1.5-1.8B：18亿参数的小型高效模型
• HY-MT1.5-7B：70亿参数的高性能大模型

两者均专注于支持33 种主流语言之间的互译，并特别融合了5 种民族语言及方言变体（如粤语、藏语等），显著提升了对中文多态表达的支持能力。

其中，HY-MT1.5-7B是基于腾讯在 WMT25 国际机器翻译大赛中夺冠模型的升级版本，重点优化了以下三类复杂场景：

1. 解释性翻译：对隐含语义、文化背景进行合理扩展；
2. 混合语言场景：处理中英夹杂、术语混用等现实文本；
3. 结构化内容翻译：保持 HTML、Markdown、JSON 等格式不变。

而HY-MT1.5-1.8B虽然参数量仅为 7B 模型的约 25%，但通过知识蒸馏与数据增强策略，在 BLEU 和 COMET 指标上接近大模型表现，实现了速度与质量的平衡。更重要的是，该模型经过量化压缩后可部署于边缘设备（如手机、IoT 终端），适用于实时语音翻译、离线文档处理等低延迟场景。

2.2 核心能力对比

💡选型建议：若追求极致性能且资源充足，推荐使用 7B 模型；若需嵌入式部署或低延迟响应，则 1.8B 更具优势。

3. 核心特性详解：格式化翻译的工程价值

3.1 什么是格式化翻译？

传统的机器翻译系统通常将输入视为纯文本流，忽略原始文档中的结构信息（如换行符、缩进、标签、占位符等）。这导致翻译结果无法直接用于前端渲染、API 返回或配置文件生成。

格式化翻译（Formatted Translation）是指在翻译过程中自动识别并保留原文的非文本元素（markup、变量、语法结构），确保输出与输入在逻辑结构上完全一致。

例如：

原文：欢迎使用 {product_name}！您有 {count} 条未读消息。 翻译：Welcome to use {product_name}! You have {count} unread messages.

变量{product_name}和{count}在翻译前后保持不变，避免后续替换出错。

3.2 技术实现机制

HY-MT1.5 通过以下三种机制实现高精度格式化翻译：

（1）结构感知 tokenizer

模型内置了一套规则引擎，能够识别常见格式标记（如 XML/HTML 标签、Markdown 符号、JSON 键名、占位符{}{{}}等），并在 tokenization 阶段将其作为特殊符号隔离处理。

（2）上下文感知解码器

在生成目标语言时，解码器会参考源文本的结构上下文，判断某一部分是否应原样保留。例如，在<b>加粗文本</b>中，“加粗文本”被翻译为英文后仍包裹在<b></b>标签内。

（3）术语与格式联合干预接口

提供 API 级别的控制能力，允许用户指定： - 哪些词必须直译（术语干预） - 哪些字段禁止修改（格式锁定） - 上下文参考句（提升一致性）

3.3 实际应用场景

4. 快速开始：一键部署与网页推理实践

4.1 部署准备

HY-MT1.5 提供了标准化的 Docker 镜像，支持在主流 GPU 环境下快速部署。以下是基于单卡NVIDIA RTX 4090D的部署流程。

环境要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+
• GPU 显存：≥24GB（推荐 A100/H100 或 4090D）
• CUDA 版本：11.8 或以上
• Docker + NVIDIA Container Toolkit 已安装

部署步骤

# 1. 拉取官方镜像（以 1.8B 模型为例） docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:1.8b-gpu # 2. 启动容器（启用 Web 推理服务） docker run -d --gpus all -p 8080:8080 \ --name hy-mt1.5-1.8b \ ccr.ccs.tencentyun.com/hunyuan/hy-mt1.5:1.8b-gpu # 3. 查看日志确认启动成功 docker logs -f hy-mt1.5-1.8b

启动完成后，服务默认监听http://localhost:8080。

4.2 使用网页推理界面

部署成功后，可通过 CSDN 星图平台提供的可视化工具进行交互测试：

1. 登录 CSDN星图算力平台
2. 进入「我的算力」页面，选择已部署的 HY-MT1.5 实例
3. 点击「网页推理」按钮，打开内置 Web UI

Web UI 功能说明

• 输入框：支持粘贴带格式文本（HTML/Markdown/JSON）
• 源语言 & 目标语言：下拉选择（支持自动检测）
• 高级选项：
• ✅ 启用格式化翻译（默认开启）
• ✅ 启用术语干预（可上传术语表 CSV）
• ✅ 设置上下文参考句（用于对话连续翻译）
• 输出区域：显示翻译结果，并高亮保留的结构元素

示例：翻译一段 HTML 片段

输入原文：

<p>亲爱的 <strong>{username}</strong>，您的订单 <em>#{order_id}</em> 已发货，请注意查收。</p>

翻译结果（en→zh）：

<p>Dear <strong>{username}</strong>, your order <em>#{order_id}</em> has been shipped, please check it.</p>

可以看到，{username}、#{order_id}、<strong>、<em>均被完整保留，仅翻译可读文本部分。

5. 高级用法：API 调用与术语干预实战

5.1 RESTful API 调用示例

除了网页界面，HY-MT1.5 还暴露了标准 HTTP 接口，便于集成到自有系统中。

请求地址

POST http://localhost:8080/translate

请求体（JSON）

{ "source_text": "欢迎使用 {product}！当前温度为 {temp}℃。", "source_lang": "zh", "target_lang": "en", "preserve_format": true, "context_sentences": [ "用户正在查看设备状态页面" ], "glossary": { "product": "SmartHome Hub" } }

响应结果

{ "translated_text": "Welcome to use SmartHome Hub! The current temperature is {temp}℃.", "detected_lang": "zh", "token_count": 18, "execution_time_ms": 234 }

⚠️ 注意：glossary字段用于强制术语替换，即使模型不认识也能准确输出。

5.2 术语干预最佳实践

在企业级应用中，品牌名、产品术语、行业专有名词必须统一翻译。HY-MT1.5 支持两种方式：

方式一：运行时传参（适合动态术语）

"glossary": { "AI Lab": "Tencent AI Lab", "混元": "HunYuan" }

方式二：预加载术语表（适合固定词汇库）

# terms.csv 源词,目标词 微信支付,WeChat Pay 小程序,Mini Program 大模型,Large Model

启动容器时挂载文件：

docker run -v ./terms.csv:/app/terms.csv ...

并在请求中启用：

"enable_glossary": true

6. 总结

6.1 技术价值回顾

HY-MT1.5 系列翻译模型凭借其双规模设计、格式化翻译能力和边缘部署可行性，为多语言应用开发提供了全新的解决方案。特别是1.8B 小模型，在性能接近商业 API 的同时，具备更低的成本和更高的灵活性，非常适合中小企业和独立开发者使用。

其三大核心功能——术语干预、上下文翻译、格式化翻译——直击工业级翻译中的关键痛点，使得模型不仅能“翻得准”，还能“用得上”。

6.2 实践建议

1. 优先启用格式化翻译：对于所有结构化文本（HTML/JSON/Markdown），务必开启preserve_format选项；
2. 建立术语库：在正式上线前，整理品牌术语并预加载，保障一致性；
3. 结合上下文提升连贯性：在对话或段落翻译中，传入前几句作为 context，显著改善指代消解；
4. 边缘场景选用 1.8B 模型：配合 INT8 量化，可在 Jetson Orin 等设备上实现实时翻译。

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