智通財經APP獲悉，4月29日，騰訊混元推出極致量化壓縮版本翻譯模型 Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit，把支持 33 種語言的翻譯大模型壓縮至 440MB，無需聯網，下載即可直接在手機本地運行，翻譯質量優於谷歌翻譯。

基於混元翻譯大模型Hy-MT1.5打造，翻譯效果比肩商用翻譯模型

Hy-MT1.5 是騰訊混元團隊打造的專業翻譯大模型，原生支持 33 種語言、5 種方言/民漢及 1056 個翻譯方向。從常見的中英互譯，到法語、日語、阿拉伯語、俄語，甚至藏語、蒙古語等少數民族語言，它都能遊刃有餘地處理。

僅以 1.8B 參數量，Hy-MT1.5 實現了比肩商業翻譯 API 和 235B 級大模型的翻譯效果 。在嚴格的評測基準中，其翻譯質量不僅超越了谷歌翻譯等主流系統，更證明了在高效優化下，輕量級模型能夠迸發出令人印象深刻的翻譯能力。

最極致的量化壓縮，把模型裝進手機

量化壓縮，簡單來說就是：把模型裏原本用16位數字(16-bit)表示的參數轉用更低位數字儲存。這就像把一幅高清照片壓縮成縮略圖，文件小了很多，但你還是能看清楚裏面的內容。 針對不同的手機用戶，騰訊特別推出了2-bit 與 1.25-bit 兩種極致的量化壓縮方案。

不同大小的模型在FLORES-200中外互譯的效果評分

2-bit模型：性能與質量的平衡(適用：中高端機型)

2-bit 模型採用了業內頂尖的拉伸彈性量化(SEQ)，將模型參數量化至{-1.5，-0.5，0.5，1.5}，並結合量化感知蒸餾，在將模型體積壓縮至 574MB 的同時，實現了幾乎無損的翻譯質量，效果超越上百GB的大模型。在支持 Arm SME2 技術的移動設備上，2-bit 模型能夠實現更快速、更高效的推理。

1.25-bit模型：Sherry 極致壓縮(適用：全系機型)

為了達成極致的輕量化，騰訊推出了基於 Sherry(稀疏高效三值量化) 技術的 1.25-bit 模型。該技術方案已經被NLP頂級學術會議ACL 2026錄用。

Sherry 壓縮方案的核心邏輯在於「細粒度稀疏」策略：每4個模型參數，3個最重要的用 1-bit 儲存，1個用0儲存，平均每個參數僅需 1.25-bit。

配合騰訊專門為手機 CPU 設計的 STQ內核，該方案實現了對 SIMD 指令集的完美適配。最終，3.3GB 的原始模型被進一步壓縮至 440MB，輕鬆常駐後台，讓內存緊張的普通手機也能順滑進行高質量離線翻譯。

本次開源不僅包含模型權重，還特別製作了一個實際可用的騰訊混元翻譯Demo版，特別適配了「後台取詞模式」。無論是在本地查看郵件還是瀏覽網頁，混元翻譯都能隨叫隨到。無需網絡，無需訂閱，完全本地處理、不涉及個人信息的採集和上傳，一次下載永久使用。