刚看到这个图坐不住了, 30B-A3B 的小模型跑分碾压 DeepSeek-V4-Pro? 谁给你的勇气? 然后定睛一看, 原来是翻译专用大模型.

腾讯刚刚放出了3个翻译专用大模型, 分别是 Hy-MT2-1.8B, Hy-MT2-7B, Hy-MT2-30B-A3B. 其中 Hy-MT2-30B-A3B 在 DomainMTBench (这是个专门测试特定领域翻译能力的benchmark, 包含金融, 法律, 医疗, 技术等) 测试中全面超越了 DeepSeek-V4-Pro.

直接给大家来一手测试, 看图2, 图3, 这个还是 1.8B 的翻译效果, 可以说是相当可用了. 如果你没听说过 LunaTranslator, 我建议自己搜一波. 1.8B 量化版本甚至只需要不到1G内存. 随便找个MacMini都能跑. 直接能搭配使用翻译网页,游戏 PDF, 电子书啥的都能搞定.

模型另外的特点是模型支持33种语言(甚至支持粤语). 而且指令遵循特别好(相对小模型而言), 指令遵循好的好处是可以做到精确翻译, 比如可以让它只翻译混合文本中的描述性段落, 而不翻译公式, 代码或者引用. 这些都能做到, 比传统翻译API效果好很多.

官方测试30B-A3B模型甚至在指令遵循测试上(比如IFBench)也要比 DeepSeek-V4-Pro 好. 当然我实际用下来 DeepSeek-V4-Pro 的指令遵循其实并不是特别好的. 比如 Gemma4-26B-A4B 其实指令遵循都比 DeepSeek 要好.

最后本地部署直接 llama.cpp + Hy-MT2-1.8B-GGUF + LunaTranslator, 齐活家人们.

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