腾讯混元开源手机端离线翻译模型,仅0.4G,支持33种语言
本文转自 腾讯混元
五一黄金周马上到了,不少朋友会有出国旅游的计划。然而,出国首要的问题就是语言,你可能用过各种翻译工具,但是大部分的应用,如果要实现好的翻译效果都有一个共同的条件:必须联网。
设想一下:
你在异国自驾,警笛声骤然响起。还没回过神,警察就在窗边用陌生的语言严厉发问。你心跳漏了半拍:是我违章了?还是前面出了什么大事?你手忙脚乱地掏出手机想翻译询问一下,偏偏此时没信号,屏幕上转圈的界面简直让人绝望。到底发生了什么?我应该挪车,下车还是掉头?
在这关键时刻,翻译软件掉链子真的让人绝望。
针对这些难题,腾讯混元团队带来了一份硬核解决方案。
4月29日,腾讯混元推出极致量化压缩版本翻译模型 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit,把支持 33 种语言的翻译大模型压缩至 440MB,无需联网,下载即可直接在手机本地运行,翻译质量优于谷歌翻译。
来看看这个演示,翻译速度真的很快,质量也很好:


演示设备:高通骁龙 865,8GB内存
基于混元翻译大模型Hy-MT1.5打造,翻译效果比肩商用翻译模型
Hy-MT1.5 是腾讯混元团队打造的专业翻译大模型,原生支持 33 种语言、5 种方言/民汉及 1056 个翻译方向。从常见的中英互译,到法语、日语、阿拉伯语、俄语,甚至藏语、蒙古语等少数民族语言,它都能游刃有余地处理。
仅以 1.8B 参数量,Hy-MT1.5 实现了比肩商业翻译 API 和 235B 级大模型的翻译效果 。在严格的评测基准中,其翻译质量不仅超越了谷歌翻译等主流系统,更证明了在高效优化下,轻量级模型能够迸发出令人印象深刻的翻译能力。


Hy-MT1.5-1.8B翻译效果评分,详情见文末链接「Hy-MT1.5技术报告」
但问题来了:原始的 1.8B 模型即使在 FP16 精度下,依然占用 3.3GB 内存。对于手机上金子般的内存来说,依然太大、太慢,所以需要量化压缩。
最极致的量化压缩,把模型装进手机
量化压缩,简单来说就是:把模型里原本用16位数字(16-bit)表示的参数转用更低位数字储存。这就像把一幅高清照片压缩成缩略图,文件小了很多,但你还是能看清楚里面的内容。 针对不同的手机用户,腾讯特别推出了2-bit 与 1.25-bit 两种极致的量化压缩方案。


不同大小的模型在FLORES-200中外互译的效果评分
2-bit模型:性能与质量的平衡(适用:中高端机型)
2-bit 模型采用了业内顶尖的拉伸弹性量化(SEQ),将模型参数量化至{-1.5,-0.5,0.5,1.5},并结合量化感知蒸馏,在将模型体积压缩至 574MB 的同时,实现了几乎无损的翻译质量,效果超越上百GB的大模型。在支持 Arm SME2 技术的移动设备上,2-bit 模型能够实现更快速、更高效的推理。


2-bit模型在SME2及Neon内核的速度对比演示
1.25-bit模型:Sherry 极致压缩(适用:全系机型)
为了达成极致的轻量化,腾讯推出了基于 Sherry(稀疏高效三值量化) 技术的 1.25-bit 模型。该技术方案已经被NLP顶级学术会议ACL 2026录用。
Sherry 压缩方案的核心逻辑在于“细粒度稀疏”策略:每4个模型参数,3个最重要的用 1-bit 储存,1个用0储存,平均每个参数仅需 1.25-bit。


配合腾讯专门为手机 CPU 设计的 STQ内核,该方案实现了对 SIMD 指令集的完美适配。最终,3.3GB 的原始模型被进一步压缩至 440MB,轻松常驻后台,让内存紧张的普通手机也能顺滑进行高质量离线翻译。


FP16(八倍速)vs.1.25bit速度对比,演示设备:高通骁龙888, 8GB内存
实际体验:全离线、零成本、零隐私暴露
本次开源不仅包含模型权重,官方还特别制作了一个实际可用的腾讯混元翻译Demo版,特别适配了“后台取词模式”。无论是在本地查看邮件还是浏览网页,混元翻译都能随叫随到。无需网络,无需订阅,完全本地处理、不涉及个人信息的采集和上传,一次下载永久使用!


演示设备:高通骁龙7+gen2,16GB内存
所有的模型权重、代码及技术报告均已全面开源(暂时只支持安卓体验demo, 后续正式版会添加对IOS等平台的支持。)
体验链接:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/master/Hy-MT-demo.apk
模型下载
- 2-bit 模型权重:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit
- 2-bit 模型gguf:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-2bit-GGUF
- 1.25-bit 模型权重:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit
- 1.25-bit 模型gguf:https://modelscope.cn/models/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF
技术报告:
- Sherry论文地址:https://arxiv.org/abs/2601.07892
- AngelSlim 技术报告:https://arxiv.org/abs/2602.21233
- Hy-MT1.5技术报告:https://arxiv.org/abs/2512.24092
代码仓库:
- AngelSlim: https://github.com/tencent/AngelSlim
欢迎下载体验,分享您的使用感受!
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