Index Translate, basada en Qwen3.5, ofrece modelos de texto de 2B y 9B, además de una versión preliminar 35B A3B. Sus ramas especializadas abordan la traducción de voz, la adaptación del texto a un número de sílabas y la continuidad de documentos extensos.
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Respuesta de investigación

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Bilibili’s open-source Index-Translate model family, and how do its Qwen3.5-based text models differ in size, language coverage, lic. Article summary: Bilibili’s Index-Translate is an open-source, Qwen3.5-based translation family spanning text, speech, controlled dubbing and long documents. Its text releases are 2B and 9B models plus a 35B-A3B preview—a mixture-of-expe. Topic tags: general, general web, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake num
Index-Translate es una familia de modelos y herramientas de traducción de Bilibili basada en Qwen3.5. Incluye modelos de texto, opciones para traducir voz, doblaje con control de longitud y traducción de documentos extensos. Los modelos de texto se ofrecen en tamaños 2B y 9B, además de una versión preliminar 35B-A3B, y se describen como compatibles con 150 idiomas. También pueden seguir instrucciones sobre terminología, formato y conservación del contenido. Las ramas especializadas se centran en tareas concretas; no todas incorporan las mismas funciones. 2
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La familia de texto comprende los modelos 2B y 9B, además del 35B-A3B, que está marcado como versión preliminar. Este último usa una arquitectura de mezcla de expertos: tiene 35.000 millones de parámetros en total y activa alrededor de 3.000 millones por token. Las descripciones disponibles señalan que los modelos de texto cubren 150 idiomas y pueden seguir instrucciones sobre terminología, formato, estilo, estructura y otros requisitos de salida. Eso no demuestra que todos los tamaños rindan igual en cada combinación de idiomas. 2
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En cuanto a la licencia, la ficha del modelo Index-Translate 2B indica Apache-2.0. La cobertura del lanzamiento describe a la familia como Apache-2.0, pero conviene revisar la licencia asociada a los pesos y archivos específicos que se vayan a utilizar. 4
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El repositorio incluye una extensión de navegador para traducir páginas web con un modelo desplegado localmente y conectado mediante una API compatible con OpenAI. Para doblar vídeos, el flujo documentado contempla extraer el audio, separar las voces, segmentar el habla con marcas de tiempo, traducirla y volver a sincronizarla con la línea de tiempo del vídeo. Así, las herramientas muestran cómo incorporar los modelos a un proceso de traducción, y también que el doblaje requiere pasos adicionales de procesamiento y sincronización. 20
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Los ejemplos y materiales del equipo abarcan tareas distintas, como traducción de texto, subtítulos, adaptación a un número de sílabas y documentos largos. Aun así, los ejemplos y las evaluaciones reportadas no son una prueba independiente de que un modelo sea el mejor para todos los idiomas y usos. La versión de texto 35B-A3B está identificada expresamente como preliminar, y el equipo indica que prevé compartir material de NativeLongBench. Por ahora, la evidencia permite resumir para qué se diseñó cada rama, pero no afirmar que los resultados sean siempre uniformes ni que la voz, la sincronización o la precisión en todo un documento estén garantizadas. 5
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Index Translate, basada en Qwen3.5, ofrece modelos de texto de 2B y 9B, además de una versión preliminar 35B A3B.
Index Translate, basada en Qwen3.5, ofrece modelos de texto de 2B y 9B, además de una versión preliminar 35B A3B. Sus ramas especializadas abordan la traducción de voz, la adaptación del texto a un número de sílabas y la continuidad de documentos extensos.
Las herramientas y los ejemplos publicados muestran para qué se diseñó cada rama, pero no demuestran un rendimiento igual en todos los idiomas y tipos de tarea.