【文章来源：techweb】
快科技 9 月 7 日消息，日前，腾讯混元宣布，混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 登顶 Hugging Face 模型趋势榜第一位。
官方表示，该模型和混元世界模型家族最新成员 HunyunWorld-Voyager 一起，拿下前三中的两席。
据了解，Hunyuan-MT-7B 于 9 月 1 日开源，其总参数量仅 7B，支持 33 个语种、5 种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
在 8 月底结束的国际计算语言学协会 （ACL）WMT2025 比赛中，Hunyuan-MT-7B（参赛名称：Shy-hunyuan-MT） 拿下了全部 31 个语种比赛中的 30 个第 1 名，处于绝对领先地位。
这 31 个语种除了中文、英语、日语等常见语种，也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。
腾讯混元表示，在业界常用的翻译能力测评数据集 Flores200 上，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B 模型也有卓越的效果表现，明显领先于同尺寸模型，与超大尺寸模型效果对比也不逊色。
针对翻译场景，腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式，覆盖从预训练、到 CPT 再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条，使得模型的翻译效果达到业界最优。
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快科技 9 月 7 日消息，日前，腾讯混元宣布，混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 登顶 Hugging Face 模型趋势榜第一位。
官方表示，该模型和混元世界模型家族最新成员 HunyunWorld-Voyager 一起，拿下前三中的两席。
据了解，Hunyuan-MT-7B 于 9 月 1 日开源，其总参数量仅 7B，支持 33 个语种、5 种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
在 8 月底结束的国际计算语言学协会 （ACL）WMT2025 比赛中，Hunyuan-MT-7B（参赛名称：Shy-hunyuan-MT） 拿下了全部 31 个语种比赛中的 30 个第 1 名，处于绝对领先地位。
这 31 个语种除了中文、英语、日语等常见语种，也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。
腾讯混元表示，在业界常用的翻译能力测评数据集 Flores200 上，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B 模型也有卓越的效果表现，明显领先于同尺寸模型，与超大尺寸模型效果对比也不逊色。
针对翻译场景，腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式，覆盖从预训练、到 CPT 再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条，使得模型的翻译效果达到业界最优。
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快科技 9 月 7 日消息，日前，腾讯混元宣布，混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 登顶 Hugging Face 模型趋势榜第一位。
官方表示，该模型和混元世界模型家族最新成员 HunyunWorld-Voyager 一起，拿下前三中的两席。
据了解，Hunyuan-MT-7B 于 9 月 1 日开源，其总参数量仅 7B，支持 33 个语种、5 种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
在 8 月底结束的国际计算语言学协会 （ACL）WMT2025 比赛中，Hunyuan-MT-7B（参赛名称：Shy-hunyuan-MT） 拿下了全部 31 个语种比赛中的 30 个第 1 名，处于绝对领先地位。
这 31 个语种除了中文、英语、日语等常见语种，也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。
腾讯混元表示，在业界常用的翻译能力测评数据集 Flores200 上，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B 模型也有卓越的效果表现，明显领先于同尺寸模型，与超大尺寸模型效果对比也不逊色。
针对翻译场景，腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式，覆盖从预训练、到 CPT 再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条，使得模型的翻译效果达到业界最优。
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快科技 9 月 7 日消息，日前，腾讯混元宣布，混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 登顶 Hugging Face 模型趋势榜第一位。
官方表示，该模型和混元世界模型家族最新成员 HunyunWorld-Voyager 一起，拿下前三中的两席。
据了解，Hunyuan-MT-7B 于 9 月 1 日开源，其总参数量仅 7B，支持 33 个语种、5 种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
在 8 月底结束的国际计算语言学协会 （ACL）WMT2025 比赛中，Hunyuan-MT-7B（参赛名称：Shy-hunyuan-MT） 拿下了全部 31 个语种比赛中的 30 个第 1 名，处于绝对领先地位。
这 31 个语种除了中文、英语、日语等常见语种，也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。
腾讯混元表示，在业界常用的翻译能力测评数据集 Flores200 上，腾讯混元 Hunyuan-MT-7B 模型也有卓越的效果表现，明显领先于同尺寸模型，与超大尺寸模型效果对比也不逊色。
针对翻译场景，腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式，覆盖从预训练、到 CPT 再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条，使得模型的翻译效果达到业界最优。
