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縮寫： Hunyuan-MT-7B 現已在 SiliconFlow 上提供 — 騰訊的 7B 參數模型重新定義了機器翻譯。在 WMT25 上最佳（30/31 任務中排名第一），Hunyuan-MT-7B 超越了谷歌翻譯和其他頂級翻譯專用模型，涵蓋 33 種語言，從中文、英語、日語到捷克語、馬拉地語、愛沙尼亞語和冰島語。立即通過我們的即插即用 API 體驗 — 高品質，免費使用！
SiliconFlow 很高興將 Hunyuan-MT-7B 引入我們的 模型目錄 — 騰訊 首個支持 33 種主要語言雙向翻譯的開源多語種翻譯模型。儘管是 7B 參數模型，Hunyuan-MT 展現了令人印象深刻的性能。它顯著超越了許多翻譯專用模型，甚至是最先進的大模型。
使用 SiliconFlow 的 Hunyuan-MT-7B API，您可以期望：
免費使用： Hunyuan-MT-7B 現在可免費在 SiliconFlow 使用。
全面的語言支持： 支持 33 種語言的雙向翻譯。
無論您是在本地化數字內容、支持跨境交流，還是推動多語種企業解決方案，SiliconFlow 的 API 將 Hunyuan-MT-7B 帶入您的工作流程，具有可靠的品質。
為什麼它是機器翻譯的遊戲改變者
在 ACL WMT2025 上，Hunyuan-MT-7B 取得了重大成就 — 在 30 個語言賽道中排名第一，涵蓋高資源語言如中文、英語和日語，以及低資源語言如捷克語、馬拉地語、愛沙尼亞語和冰島語。
這一成就之所以令人矚目，是因為 WMT25 施加了嚴格的限制：模型必須是開源的並且只能使用公開可用的數據進行訓練。儘管有這些限制，Hunyuan-MT-7B 仍然能夠 超過許多大型模型。
FLORES-200 基準測試結果證實了這一優勢，Hunyuan-MT-7B 超過同類 7B–9B 模型，甚至與更大參數模型競爭：
英語⇔多語種：達成 91.1% (EN→XX) 和 90.2% (XX→EN)，超越翻譯專用模型如 Tower-Plus-9B (78.8% / 87.0%) 和 Google-Translator (76.4% / 77.6%)，突出了英語任務中的成語流利度。
中文⇔多語種：得分 87.6% (ZH→XX) 和 85.3% (XX→ZH)，在兩個方向上表現出強大的性能。
WMT24pp 領導地位：以 85.8% 超過 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct (75.5%)，證明一個 7B 模型能夠與更大的模型競爭。
中國少數民族語言支持：在 少數民族⇔普通話翻譯任務中得分 60.8%，明顯超過其他模型，強調在少數民族和低資源翻譯中的領導地位。
*注意：“XX” 表示 FLORES-200 數據集中其他的語言。翻譯對組合為 英語⇔XX，中文⇔XX，和 XX⇔XX。
其成功背後的訓練范式
這種全面的領導地位是騰訊 Hunyuan 訓練框架的結果，專門為多語言翻譯設計：
預訓練 → 持續預訓練 → 監督微調 → 翻譯強化學習 → 綜合強化學習
這個漸進的過程細化模型的一般知識，將其適應翻譯任務，並通過強化學習對輸出進行校準。
SiliconFlow 探索平台上的真實性能
在這些演示中，您可以看到 Hunyuan-MT-7B 在 SiliconFlow 上運行，實現英語和西班牙語之間的無縫翻譯。響應速度快，翻譯自然且準確。
Hunyuan-MT-7B 甚至能輕鬆處理英語俚語，準確翻譯 “OG” 為 “más experimentado”（“最有經驗”）。
除了英語–西班牙語，您還可以在下表中探索由 Hunyuan-MT-7B 支持的其他語言，使其非常適合全球交流、跨境業務和多語種應用。
立即開始
1. 探索： 在 SiliconFlow 探索平台 中試用 Hunyuan-MT-7B。
2. 整合： 使用我們兼容 OpenAI 的 API。探索 SiliconFlow API 文檔中的完整 API 規範。
今天就在 SiliconFlow 上使用 Hunyuan-MT-7B 開始構建 — 強大、準確且免費使用！
