Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit是腾讯混元团队正式开源的一款极致轻量化的离线翻译模型。这款模型最大的亮点在于它通过先进的量化压缩技术，将原本需要数GB内存的翻译大模型压缩至440MB 左右，使得普通智能手机也能在完全不联网的情况下，流畅运行高质量的实时翻译。
Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit核心亮点
- 体积极小 (仅 440MB)：
原始模型（Hy-MT1.5-1.8B）在 FP16 精度下占用约 3.3GB 内存，对于手机端来说负担较重。腾讯团队采用了 1.25-bit 极致量化压缩技术（基于 Sherry 稀疏高效三值量化方案），将模型体积缩小了约 87.5%，最终仅需 440MB 存储空间。 - 全离线运行：
模型完全在本地设备（如安卓手机）上运行，无需消耗网络流量，也不依赖云端服务器。这意味着在飞机上、地铁里或出国漫游时，依然可以使用。 - 隐私安全：
由于翻译过程完全在本地处理，用户的聊天记录、邮件内容或个人隐私信息不会上传到云端，实现了“零隐私暴露”。
Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit性能表现
尽管体积被极致压缩，但其翻译质量并未大幅缩水，甚至在某些场景下超越了主流商用 API：
- 翻译质量：在多个基准测试（如 FLORES-200）中，该模型的翻译效果比肩甚至超越了谷歌翻译等主流商业系统，达到了千亿级（235B）大模型的 90 分位水平。
- 响应速度：在骁龙 888 等主流芯片上，处理 50 个 token 的平均耗时仅为 0.18秒，推理速度快于许多商用 API（通常在 0.4秒左右）。
- 广泛的语言支持：
- 原生支持 33 种国际语言（中、英、日、法、俄、阿拉伯语等）。
- 支持 5 种方言/少数民族语言（藏语、蒙古语、维吾尔语、壮语、彝语）。
- 总计支持 1056 个翻译方向。
Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit技术规格对比
为了适应不同性能的设备，腾讯推出了两种量化方案，你可以根据手机配置选择：
表格
| 特性 | 1.25-bit 版本 (Sherry) | 2-bit 版本 (SEQ) |
|---|---|---|
| 模型体积 | 440 MB | 574 MB |
| 适用设备 | 全系机型（包括内存紧张的手机） | 中高端机型（追求更高精度） |
| 技术特点 | 稀疏高效三值量化，每4个参数仅用5bit存储 | 拉伸弹性量化，精度略高 |
| 核心优势 | 极致轻量化，常驻后台无压力 | 翻译质量几乎无损 |
Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit如何获取与体验
目前该模型已全面开源，开发者和技术爱好者可以通过以下渠道获取：
- 开源平台：
- Hugging Face（面向海外用户）
- 魔搭社区 (ModelScope)（面向国内用户）
- Demo 体验：
腾讯提供了一个适配了“后台取词模式”的安卓 Demo 应用（APK），用户下载后可直接在手机上体验离线翻译功能。iOS 版本目前尚未上线，正在适配中。
Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit的项目地址
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.24092
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