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WMT25夺冠模型再进化｜HY-MT1.5-7B镜像部署全攻略

1. 模型介绍与技术背景

随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的机器翻译系统成为AI应用落地的关键基础设施。腾讯混元团队推出的HY-MT1.5 系列翻译模型，在WMT25多项国际评测中斩获冠军，并在此基础上持续迭代优化，推出全新版本——HY-MT1.5-7B。

该模型是基于WMT25夺冠架构升级而来的大参数量翻译模型，具备更强的语言理解与生成能力。同时配套发布的还有轻量级版本HY-MT1.5-1.8B，专为边缘设备和实时场景设计，在保持接近大模型翻译质量的同时显著降低推理成本。

两个模型均支持33种主流语言之间的互译，涵盖英语、中文、法语、西班牙语等全球广泛使用语种，并特别融合了5种民族语言及方言变体（如粤语、藏语、维吾尔语等），提升了对区域性语言表达的支持能力。

相较于早期开源版本，HY-MT1.5-7B重点优化了以下三类复杂翻译场景：

• 解释性翻译：对含有隐喻、文化背景或专业术语的句子进行更准确的意译
• 混合语言文本处理：有效识别并翻译夹杂多种语言的输入（如中英混写）
• 格式保留翻译：支持HTML标签、代码片段、结构化文本中的格式信息保留

此外，模型全面支持三大高级功能：术语干预、上下文感知翻译、格式化输出控制，满足企业级本地化、文档翻译、跨语言内容生成等高阶需求。

2. 核心特性与优势分析

2.1 高性能小模型：HY-MT1.5-1.8B 的工程突破

尽管参数量仅为7B模型的约四分之一，HY-MT1.5-1.8B 在多个标准测试集上的BLEU得分接近甚至超越部分商用API服务，达到同规模模型中的业界领先水平。

其核心优势体现在：

• 推理速度快：单次翻译响应时间低于80ms（A10G GPU）
• 内存占用低：FP16精度下仅需约3.6GB显存
• 可量化部署：通过FP8量化后可在移动端或嵌入式设备运行
• 零样本迁移能力强：无需微调即可适应新领域术语

这一特性使其非常适合部署于客户端应用、IoT设备、离线翻译工具等资源受限环境。

2.2 大模型增强能力：HY-MT1.5-7B 的进阶优化

作为主干翻译引擎，HY-MT1.5-7B 在原始夺冠模型基础上进行了多项关键改进：

这些改进使得模型在技术文档、法律合同、学术论文等专业场景下的表现更加稳健可靠。

2.3 统一功能接口：三大高级翻译模式

无论是1.8B还是7B模型，均支持以下统一的功能调用方式：

术语干预（Term Intervention）

通过提示词注入指定术语翻译规则，确保品牌名、产品术语一致性：

参考下面的翻译： AI助手 翻译成 AI Assistant 将以下文本翻译为英文，注意只需要输出翻译后的结果，不要额外解释： 我使用腾讯混元AI助手完成日常任务。

上下文翻译（Context-Aware Translation）

提供前置上下文信息，帮助模型理解指代关系和语境：

用户之前说：“我在杭州。” 参考上面的信息，把下面的文本翻译成英文，注意不需要翻译上文，也不要额外解释： 明天我要去西湖散步。

格式化翻译（Formatted Output Control）

保留原文中的结构化标签，适用于网页、APP界面翻译：

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>Welcome to <sn>Shenzhen</sn>, a city of innovation.</source>

3. 性能表现与实测数据

根据官方公布的测试结果，HY-MT1.5系列模型在多个权威数据集上展现出卓越性能：

从图表可以看出：

• HY-MT1.5-7B在WMT通用翻译任务中平均BLEU值达到38.7，优于多数闭源商业API
• HY-MT1.5-1.8B表现惊人，以不到三分之一的参数量实现了96% 的7B模型性能
• 两模型在低资源语言对（如中→泰、日→阿拉伯语）上的稳定性明显优于基线模型

尤其值得注意的是，在混合语言测试集（MixLang-Bench）上，HY-MT1.5-7B相较9月开源版本提升了+4.2 BLEU点，显示出强大的语码转换处理能力。

更多详细实验数据请参阅官方技术报告：HY_MT1_5_Technical_Report.pdf

4. 基于vLLM的镜像服务部署实践

本节将详细介绍如何在CSDN星图平台一键启动HY-MT1.5-7B的vLLM加速推理服务，并完成端到端验证。

4.1 启动模型服务

步骤1：进入服务脚本目录

cd /usr/local/bin

步骤2：执行服务启动脚本

sh run_hy_server.sh

成功启动后，终端会显示类似如下日志：

INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

这表明模型服务已正常运行，监听在8000端口。

重要提示：该镜像已预装vLLM框架，启用PagedAttention和Continuous Batching技术，吞吐量相比原生Transformers提升3倍以上。

4.2 验证模型服务能力

我们通过Jupyter Lab环境发起一次实际翻译请求，验证服务可用性。

步骤1：打开Jupyter Lab界面

登录平台后导航至Jupyter Lab工作区。

步骤2：运行LangChain调用脚本

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="HY-MT1.5-7B", temperature=0.8, base_url="https://gpu-pod695f73dd690e206638e3bc15-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为当前实例的实际地址 api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("将下面中文文本翻译为英文：我爱你") print(response.content)

预期输出：

I love you

若返回正确翻译结果且无报错，则说明模型服务部署成功。

调试建议：若连接失败，请检查base_url是否包含正确的Pod ID和端口号（默认8000）。

5. 推理最佳实践与参数配置

为了充分发挥HY-MT1.5系列模型的潜力，推荐采用以下推理配置策略。

5.1 推荐推理参数

示例调用：

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

5.2 使用Transformers直接加载模型

对于希望自定义流程的开发者，也可使用Hugging Face Transformers库直接加载模型。

首先安装依赖：

pip install transformers==4.56.0

⚠️ 若加载FP8量化版本，请先将config.json中的ignored_layers字段改为ignore，并升级compressed-tensors至0.11.0版本。

加载与推理代码示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model_name_or_path = "tencent/HY-MT1.5-1.8B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 ) messages = [ {"role": "user", "content": "Translate the following segment into Chinese, without additional explanation.\n\nIt’s on the house."} ] tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=False, return_tensors="pt" ).to(model.device) outputs = model.generate(tokenized_chat, max_new_tokens=2048) output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(output_text)

6. 支持语言列表与提示模板

6.1 支持语言一览

6.2 标准提示模板

根据不同翻译任务类型，推荐使用以下标准化提示模板：

ZH ⇄ XX 翻译

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}

XX ⇄ XX 翻译（非中文）

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

术语干预模板

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}

上下文翻译模板

{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}

格式化翻译模板

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>

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