发生了什么
腾讯 发布 Hy-MT2 翻译模型(1.8B/7B/30B-A3B)
为什么值得关注
这条信息的价值在于给出了翻译专用模型在 DomainMTBench 和 IFBench 上对 DeepSeek-V4-Pro 的直接对比，以及 1.8B 本地部署的可用性线索，适合关注垂直模型落地的人继续看原文。
信息来源
以下内容来自公开来源，可打开原文继续核验。
01
腾讯发布 Hy-MT2 翻译模型
腾讯发布了 3 个翻译专用大模型：Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B 和 Hy-MT2-30B-A3B。文中称，Hy-MT2-30B-A3B 在 DomainMTBench 上全面超越 DeepSeek-V4-Pro；该基准覆盖金融、法律、医疗、技术等领域，官方测试还显示该模型在指令遵循测试 IFBench 上也优于 DeepSeek-V4-Pro。作者补充，Hy-MT2 支持 33 种语言，包括粤语，1.8B 量化版本内存占用不到 1GB，可通过 llama.cpp + Hy-MT2-1.8B-GGUF + LunaTranslator 在本地部署。
打开原始来源 ↗02
腾讯发布 Hy-MT2 翻译模型
腾讯发布了 3 个翻译专用大模型：Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B 和 Hy-MT2-30B-A3B。原帖称，Hy-MT2-30B-A3B 在 DomainMTBench 上“全面超越” DeepSeek-V4-Pro；该基准用于测试金融、法律、医疗、技术等特定领域的翻译能力。
打开原始来源 ↗