論文の概要: Hy-MT2: A Family of Fast, Efficient and Powerful Multilingual Translation Models in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22064v2
• Date: Mon, 25 May 2026 03:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:37.946594
• Title: Hy-MT2: A Family of Fast, Efficient and Powerful Multilingual Translation Models in the Wild
• Title（参考訳）: Hy-MT2:野生における高速・高能率・高能率多言語翻訳モデル
• Authors: Mao Zheng, Zheng Li, Tao Chen, Bo Lv, Mingrui Sun, Mingyang Song, Jinlong Song, Hong Huang, Decheng Wu, Hai Wang, Yifan Song, Yanfeng Chen, Guanwei Zhang,
• Abstract要約: Hy-MT2は、一般的な実世界のビジネス、ドメイン固有、命令フォローする翻訳タスクで優れたパフォーマンスを提供する。 7Bと30Bは、DeepSeek-V4-ProやKim K2.6のようなオープンソースモデルよりも高速に考えられたモードで優れている。 軽量の1.8Bモデルは440MBのストレージしか必要とせず、1.5倍の推論スピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.747270164782673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hy-MT2 is a family of fast-thinking multilingual translation models designed for complex real-world scenarios. It includes three model sizes: 1.8B, 7B, and 30B-A3B (MoE), all of which support translation among 33 languages and effectively follow translation instructions in multiple languages. Multi-dimensional evaluations show that Hy-MT2 delivers outstanding performance across general, real-world business, domain-specific, and instruction-following translation tasks. The 7B and 30B models outperform open-source models such as DeepSeek-V4-Pro and Kimi K2.6 in fast-thinking mode, while the lightweight 1.8B model also surpasses mainstream commercial APIs from providers such as Microsoft and Doubao overall. Moreover, when paired with AngelSlim's 1.25-bit extreme quantization for on-device deployment, the lightweight 1.8B model requires only 440 MB of storage and achieves a 1.5x inference speedup.
• Abstract（参考訳）: Hy-MT2は、複雑な現実世界のシナリオ向けに設計された高速な多言語翻訳モデルのファミリーである。 1.8B, 7B, 30B-A3B (MoE) の3つのモデルサイズがあり、いずれも33言語間の翻訳をサポートし、複数の言語で効率的に翻訳指示に従う。 多次元評価では、Hy-MT2は、一般的な実世界のビジネス、ドメイン固有、命令追従の翻訳タスクに優れたパフォーマンスを提供する。 7Bと30Bモデルは、DeepSeek-V4-ProやKimi K2.6のようなオープンソースモデルよりも高速に考えられている。 さらに、AngelSlimのデバイス上に展開するための1.25ビットの極端な量子化と組み合わせると、軽量の1.8Bモデルは440MBのストレージしか必要とせず、1.5倍の推論速度を実現する。

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