Tencent、翻訳特化モデル「HYMT2」を公開　最小1.8Bでスマホ動作にも対応

HYMT2は、Tencentがオープンソース化した多言語翻訳モデル群です。18億（1.8B）、70億（7B）、300億（30B）パラメータのモデルが用意され、33言語に対応します。最大の特徴は指示追従能力の高さで、コードのプレースホルダーやJSON構造を崩さずに翻訳できる実用性を備えています。

構造化データや専門用語を壊さない実務設計

実務における翻訳は、単なる文章の言い換えにとどまりません。現場で扱うのは製品サイト、字幕、アプリのUI文字列、Markdown文書、JSONデータなど多岐にわたります。変数の記述が勝手に変更されたり記号が消えたりすると、システム全体のエラーにつながります。

HYMT2はこの課題に対処するために訓練されています。「英語に翻訳せよ」という指示だけでなく、書式の維持、特定用語の適用、区切り文字の保持、あるいはJSON内のユーザー表示部分のみを翻訳するといった細かなプロンプトに忠実に従います。

評価テストにおいて、HYMT2は指示追従の精度でDeepSeek V4などの大型モデルを上回りました。さらに金融、法務、医療、IT、政治といった専門分野の翻訳ベンチマークでも、自身の数十倍の規模を持つオープンモデル群を平均スコアで凌駕しています。

動作スペックと導入環境

最上位の30BモデルはMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用しており、モデル全体の容量は約60GBあるものの、推論時にアクティブ化されるのは30億パラメータのみであるため効率的に動作します。

ローカル端末向けには7Bモデルのほか、最小の1.8Bモデルが提供されています。1.8B版のサイズは約4GBで、一般的な民生用GPUはもちろんスマートフォン上でも軽快に動作します。FP8およびGGUF形式のファイルも公開されており、ローカル環境で動かすための手順書も揃っています。

なぜ重要か

アプリのローカライズや字幕作成、構造化データの翻訳を扱う開発者にとって、HYMT2は即座に試す価値がある選択肢です。これまで超大型モデルのAPIに頼りがちだった複雑な翻訳タスクを、オフラインかつ低リソースで処理できるようになります。

汎用ベンチマークのスコア競争に終始せず、「崩してはならないフォーマットを厳密に守る」という現場の切実な需要に特化して小型化した点は、非常に理にかなったアプローチだと評価できます。