Tencent : Hy-MT2-30B-A3B

À quoi sert Hy-MT2-30B-A3B

Traduction

Hy-MT2-30B-A3B est présenté par Tencent comme son modèle de traduction de taille 30B-A3B, au sein d’une famille multilingue « à réflexion rapide » conçue pour des scénarios réels complexes. Selon Tencent, la famille comprend aussi les tailles 1.8B et 7B, tandis que la taille 30B-A3B repose sur une architecture à mélange d’experts, dite MoE.

Selon Tencent, les modèles de la famille traduisent entre plusieurs langues, dont le français, le chinois, l’anglais, l’espagnol, l’allemand et le japonais. Tencent indique qu’ils suivent efficacement des consignes de traduction rédigées en plusieurs langues. Dans sa carte de modèle, Tencent illustre la traduction par défaut, la terminologie imposée, le style, la personnalisation, les délimiteurs à conserver et les données structurées.

Pour la taille 30B-A3B, Tencent recommande les paramètres d’inférence suivants, utilisés lors de la génération : une température de 0,7, un top_p de 1,0, un top_k de -1 et une pénalité de répétition de 1,0. Selon Tencent, les modèles de cette famille n’ont pas de prompt système par défaut, c’est-à-dire de consigne générale prédéfinie.

Les performances de Hy-MT2-30B-A3B

Hy-MT2-30B-A3B obtient, selon le rapport technique de Tencent, 62,89 en XCOMET-XXL, 71,08 en CometKiwi et 84,34 en GEMBA sur les jeux d’évaluation humaine de WMT25, couvrant 12 directions de traduction, avec des scores multipliés par 100. Sur FLORES-200, selon le rapport technique de Tencent, il atteint 87,47 en XCOMET-XXL, contre 86,89 pour Hy-MT2-7B, en moyenne sur toutes les directions de traduction évaluées, avec des scores multipliés par 100.

Sur DomainMTBench, le banc d’essai de traduction de Tencent couvrant six domaines professionnels, le modèle obtient en moyenne 95,04 en XCOMET et 93,73 en GEMBA, scores multipliés par 100, selon le rapport technique de Tencent. Finance, droit, politique, technologie, médecine et éducation constituent les domaines évalués. En XCOMET, selon le rapport technique de Tencent, ses scores multipliés par 100 atteignent 97,08 en finance, 89,15 en droit et 96,63 en politique.

Sur IFMTBench, le banc d’essai de Tencent consacré au suivi de consignes de traduction, le modèle obtient 90,20 pour les consignes simples, 75,94 pour les consignes complexes et 84,69 au total, selon le rapport technique de Tencent. Dans ses évaluations, Tencent affirme également que les modèles 7B et 30B-A3B de Hy-MT2 dépassent des modèles open source comme DeepSeek-V4-Pro et Kimi K2.6 en mode « fast-thinking ».

Caractéristiques techniques de Hy-MT2-30B-A3B

Hy-MT2-30B-A3B est sorti le 21 mai 2026. Sur OpenRouter, le modèle accepte du texte en entrée et dispose d’une fenêtre de contexte de 8 192 tokens. Le tableau des caractéristiques présente ses paramètres techniques.

Selon le rapport technique de Tencent, le modèle utilise une architecture à mélange d’experts (MoE), destinée à mieux équilibrer la qualité de traduction et l’efficacité de l’inférence. D’après le fichier de configuration publié par Tencent sur Hugging Face, il compte 128 experts, dont 8 activés par token, plus un expert partagé, sur 48 couches. Selon Tencent, ses poids sont publiés sous licence Apache 2.0.

Où utiliser Hy-MT2-30B-A3B

Hy-MT2-30B-A3B a été publié en open source sur Hugging Face et ModelScope le 21 mai 2026, selon Tencent. Selon Tencent, le modèle est aussi publié en version quantifiée FP8.

La carte de Tencent décrit le déploiement du modèle avec transformers, en version 5.6.0 ou plus, ainsi qu’avec vLLM et SGLang. Pour l’entraînement, selon Tencent, Hy-MT2 fournit une chaîne complète permettant l’affinage de tous les paramètres ou l’affinage LoRA. La carte d’accès donne les derniers prix relevés.

Hy-MT2-30B-A3B parmi les versions de Hy-MT

Hy-MT2-30B-A3B appartient à la même génération que Hy-MT2-1.8B et Hy-MT2-7B, d’autres tailles sorties le même jour, le 21 mai 2026. La frise des versions situe le modèle parmi les versions de la famille Hy-MT, avec leurs dates.

Selon Tencent, Hunyuan-MT-7B et Hunyuan-MT-Chimera-7B ont été publiés en open source le 1er septembre 2025. Puis HY-MT1.5-1.8B et HY-MT1.5-7B ont suivi le 30 décembre 2025, selon Tencent. Selon le rapport technique de Tencent, Hy-MT2 répond aux limites de Hy-MT1.5 en traduction spécialisée, en traduction de situations réelles et en suivi de consignes de traduction, ainsi qu’à l’écart avec les meilleurs modèles fermés et aux difficultés de déploiement efficace sur appareil.

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