腾讯混元于5月21日开源了新一代多语言翻译模型系列Hy-MT2，该系列包含1.8B、7B和30B-A3B（MoE架构）三种参数规格，均支持33种语言之间的互译，并能有效遵循多语言翻译指令。模型权重已同步上传至HuggingFace和ModelScope平台，同时开源的还有用于评估翻译指令遵循能力的基准IFMTBench。

Hy-MT2被定位为面向复杂真实场景的“快速思考”多语言翻译模型。在多项评测中，7B和30B-A3B模型在快速推理模式下的表现超越了DeepSeek-V4-Pro和Kimi K2.6等开源模型；而轻量级的1.8B模型在整体性能上也优于微软和豆包等主流商业翻译API。针对端侧部署，腾讯还推出了AngelSlim 1.25位极端量化方案，可将1.8B模型的存储需求压缩至仅440 MB，同时推理速度提升1.5倍。

此次开源是腾讯混元在机器翻译领域的第三次迭代。此前，团队已于2025年9月开源了Hunyuan-MT-7B和Hunyuan-MT-Chimera-7B，同年12月开源了HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B。Hy-MT2的发布标志着其在翻译质量和部署灵活性上的显著进步。

在生态合作方面，腾讯混元已正式与WMT26（机器翻译领域顶级学术评测）合作，设立“视频字幕翻译任务”。参赛者若使用Hy-MT模型系列参与“通用机器翻译任务”和“视频字幕翻译任务”，将有机会获得混元赞助的特别奖项。这一举措旨在推动机器翻译技术的前沿探索。

Hy-MT2的发布对AI翻译产业链具有多重意义。对于开发者而言，开源的高性能模型降低了构建多语言应用的门槛，尤其是1.8B的极低存储占用使得端侧翻译成为可能；对于行业用户，模型在专业领域翻译和指令遵循上的表现，有望提升本地化、客服、内容生成等场景的效率。同时，腾讯选择在HuggingFace这一全球社区开源，也表明其参与国际AI生态竞争的意图。