Hy‑MT2 모델 구성

Hy‑MT2 시리즈는 사용 환경에 따라 선택할 수 있는 세 가지 모델로 구성된다.

• Hy‑MT2‑1.8B: 모바일 및 엣지 디바이스용 경량 모델
• Hy‑MT2‑7B: 성능과 연산 요구 사이의 균형을 맞춘 중형 모델
• Hy‑MT2‑30B‑A3B: 서버나 클라우드 환경을 위한 고성능 모델 (MoE 구조)

특히 30B‑A3B 모델은 Mixture‑of‑Experts(MoE) 구조를 사용한다. 이 방식은 추론 과정에서 전체 네트워크가 아니라 일부 전문가 네트워크만 활성화하기 때문에, 모델의 실제 용량을 크게 늘리면서도 계산 비용을 줄일 수 있다.

지원 언어 범위

Hy‑MT2는 33개 언어 간 번역을 지원한다.

또한 중국 내 다언어 환경을 고려해 5개의 중국 소수민족 언어 또는 방언 변형에 대한 번역도 지원한다고 텐센트는 밝혔다.

공개된 요약 자료에서는 전체 33개 언어 목록이 모두 나열되지는 않았지만, 구조적으로는 중국어 중심 다국어 번역과 주요 글로벌 언어 간 번역을 동시에 지원하도록 설계된 것으로 알려져 있다.

스마트폰에서 실행 가능한 번역 모델

Hy‑MT2 발표에서 가장 주목받는 부분은 1.8B 모델의 초경량 배포다.

텐센트는 자체 AngelSlim 1.25‑bit 양자화 기술을 사용해 모델 크기를 약 440MB까지 줄였다.

이 덕분에 다음과 같은 사용이 가능해졌다.

• 스마트폰 칩에서 온디바이스 번역 실행
• 인터넷 없이도 가능한 오프라인 번역
• 이전 세대보다 더 빠른 추론 속도

회사 발표에 따르면 양자화된 모델은 이전 세대인 Hy‑MT1.5 대비 약 1.5배 빠른 추론 속도를 제공한다.

벤치마크 성능

텐센트 기술 보고서와 공개 자료에 따르면 Hy‑MT2는 여러 번역 평가에서 높은 성능을 기록했다.

대표적인 결과는 다음과 같다.

• 7B와 30B‑A3B 모델은 여러 평가에서 오픈소스 번역 모델 중 최고 수준 성능을 기록했다.
• FLORES‑200, DomainMTBench, IFMTBench 같은 벤치마크에서 강력한 결과를 보였다.
• 1.8B 모델은 일부 종합 테스트에서 상용 번역 API보다 높은 성능을 기록했다는 보고가 있다.
• FLORES‑200 평균 기준에서는 Gemini 계열 번역 모델에 근접한 성능이라는 발표도 있었다.

다만 이런 성능 평가는 대부분 텐센트 자체 보고나 발표 자료에 기반하므로 독립적인 제3자 평가 데이터는 아직 제한적이다.

이전 Hunyuan 번역 모델 대비 개선점

Hy‑MT2는 텐센트의 이전 번역 모델인 Hy‑MT1.5를 기반으로 여러 개선을 도입했다.

주요 변화는 다음과 같다.

번역 지시 이해 능력 강화
번역 스타일 변경, 용어 통제, 형식 지정 같은 번역 관련 명령을 더 정확히 해석하도록 최적화됐다.

전문 분야 번역 개선
금융, 교육 등 특정 산업 분야에서의 번역 정확도가 향상됐다.

실제 사용 환경 성능 향상
대규모 다국어 데이터와 증류(distillation), 강화 학습 기반 후처리 학습을 통해 실제 업무 환경에서의 번역 품질을 개선했다.

배포 환경 확대
모바일용 경량 모델부터 클라우드용 MoE 모델까지 다양한 환경에서 사용할 수 있는 구조로 확장됐다.

개발자는 어떻게 사용할 수 있을까

Hy‑MT2는 개발자를 위해 오픈소스로 공개됐다.

다음 플랫폼에서 모델과 코드를 제공한다.

• GitHub — 코드와 모델 리소스
• Hugging Face — 모델 배포 및 다운로드
• ModelScope — 중국 개발자 생태계용 플랫폼

이 모델들은 ARM 기반 칩을 포함해 다양한 서버 및 하드웨어 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다.

특히 1.8B 경량 모델은 로컬 배포나 모바일 환경을 주요 활용 시나리오로 삼고 있다.

일반 사용자는 어떻게 사용할 수 있나

텐센트는 소비자용 서비스도 함께 공개했다.

대표적인 인터페이스는 **WeChat 미니 프로그램 ‘Tencent Hy 번역(腾讯Hy翻译)’**이다.

이 서비스는 다음 기능을 제공한다.

• 음성 입력 기반 번역
• 번역 스타일이나 지시(custom instruction) 설정
• 온라인 환경에서 대형 모델 사용
• 다운로드한 모델을 이용한 오프라인 번역

또한 텐센트는 iOS와 Android용 독립 앱도 출시 예정이라고 밝혔다.

왜 Hy‑MT2가 중요한가

최근 AI 번역 기술은 거대한 범용 모델에서 번역에 특화된 효율적인 모델로 이동하는 흐름을 보이고 있다.

Hy‑MT2는 다음 세 가지 흐름을 동시에 반영한다.

• 고성능 번역을 위한 MoE 기반 대형 모델
• 스마트폰에서 실행 가능한 초경량 번역 모델
• 다양한 언어 명령을 이해하는 다국어 번역 시스템

텐센트는 이를 통해 Hy‑MT2를 개발자가 활용할 수 있는 오픈 번역 스택이자 실제 기기에서 작동하는 번역 엔진으로 포지셔닝하고 있다.

향후 독립적인 벤치마크 평가에서 성능이 확인된다면, Hy‑MT2는 오픈소스 번역 모델 분야에서 가장 경쟁력 있는 계열 중 하나가 될 가능성이 있다.

Hy‑MT2 모델 구성

Hy‑MT2 시리즈는 사용 환경에 따라 선택할 수 있는 세 가지 모델로 구성된다.

• Hy‑MT2‑1.8B: 모바일 및 엣지 디바이스용 경량 모델
• Hy‑MT2‑7B: 성능과 연산 요구 사이의 균형을 맞춘 중형 모델
• Hy‑MT2‑30B‑A3B: 서버나 클라우드 환경을 위한 고성능 모델 (MoE 구조)

특히 30B‑A3B 모델은 Mixture‑of‑Experts(MoE) 구조를 사용한다. 이 방식은 추론 과정에서 전체 네트워크가 아니라 일부 전문가 네트워크만 활성화하기 때문에, 모델의 실제 용량을 크게 늘리면서도 계산 비용을 줄일 수 있다.

지원 언어 범위

Hy‑MT2는 33개 언어 간 번역을 지원한다.

또한 중국 내 다언어 환경을 고려해 5개의 중국 소수민족 언어 또는 방언 변형에 대한 번역도 지원한다고 텐센트는 밝혔다.

공개된 요약 자료에서는 전체 33개 언어 목록이 모두 나열되지는 않았지만, 구조적으로는 중국어 중심 다국어 번역과 주요 글로벌 언어 간 번역을 동시에 지원하도록 설계된 것으로 알려져 있다.

스마트폰에서 실행 가능한 번역 모델

Hy‑MT2 발표에서 가장 주목받는 부분은 1.8B 모델의 초경량 배포다.

텐센트는 자체 AngelSlim 1.25‑bit 양자화 기술을 사용해 모델 크기를 약 440MB까지 줄였다.

이 덕분에 다음과 같은 사용이 가능해졌다.

• 스마트폰 칩에서 온디바이스 번역 실행
• 인터넷 없이도 가능한 오프라인 번역
• 이전 세대보다 더 빠른 추론 속도

회사 발표에 따르면 양자화된 모델은 이전 세대인 Hy‑MT1.5 대비 약 1.5배 빠른 추론 속도를 제공한다.

벤치마크 성능

텐센트 기술 보고서와 공개 자료에 따르면 Hy‑MT2는 여러 번역 평가에서 높은 성능을 기록했다.

대표적인 결과는 다음과 같다.

• 7B와 30B‑A3B 모델은 여러 평가에서 오픈소스 번역 모델 중 최고 수준 성능을 기록했다.
• FLORES‑200, DomainMTBench, IFMTBench 같은 벤치마크에서 강력한 결과를 보였다.
• 1.8B 모델은 일부 종합 테스트에서 상용 번역 API보다 높은 성능을 기록했다는 보고가 있다.
• FLORES‑200 평균 기준에서는 Gemini 계열 번역 모델에 근접한 성능이라는 발표도 있었다.

다만 이런 성능 평가는 대부분 텐센트 자체 보고나 발표 자료에 기반하므로 독립적인 제3자 평가 데이터는 아직 제한적이다.

이전 Hunyuan 번역 모델 대비 개선점

Hy‑MT2는 텐센트의 이전 번역 모델인 Hy‑MT1.5를 기반으로 여러 개선을 도입했다.

주요 변화는 다음과 같다.

번역 지시 이해 능력 강화
번역 스타일 변경, 용어 통제, 형식 지정 같은 번역 관련 명령을 더 정확히 해석하도록 최적화됐다.

전문 분야 번역 개선
금융, 교육 등 특정 산업 분야에서의 번역 정확도가 향상됐다.

실제 사용 환경 성능 향상
대규모 다국어 데이터와 증류(distillation), 강화 학습 기반 후처리 학습을 통해 실제 업무 환경에서의 번역 품질을 개선했다.

배포 환경 확대
모바일용 경량 모델부터 클라우드용 MoE 모델까지 다양한 환경에서 사용할 수 있는 구조로 확장됐다.

개발자는 어떻게 사용할 수 있을까

Hy‑MT2는 개발자를 위해 오픈소스로 공개됐다.

다음 플랫폼에서 모델과 코드를 제공한다.

• GitHub — 코드와 모델 리소스
• Hugging Face — 모델 배포 및 다운로드
• ModelScope — 중국 개발자 생태계용 플랫폼

이 모델들은 ARM 기반 칩을 포함해 다양한 서버 및 하드웨어 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다.

특히 1.8B 경량 모델은 로컬 배포나 모바일 환경을 주요 활용 시나리오로 삼고 있다.

일반 사용자는 어떻게 사용할 수 있나

텐센트는 소비자용 서비스도 함께 공개했다.

대표적인 인터페이스는 **WeChat 미니 프로그램 ‘Tencent Hy 번역(腾讯Hy翻译)’**이다.

이 서비스는 다음 기능을 제공한다.

• 음성 입력 기반 번역
• 번역 스타일이나 지시(custom instruction) 설정
• 온라인 환경에서 대형 모델 사용
• 다운로드한 모델을 이용한 오프라인 번역

또한 텐센트는 iOS와 Android용 독립 앱도 출시 예정이라고 밝혔다.

왜 Hy‑MT2가 중요한가

최근 AI 번역 기술은 거대한 범용 모델에서 번역에 특화된 효율적인 모델로 이동하는 흐름을 보이고 있다.

Hy‑MT2는 다음 세 가지 흐름을 동시에 반영한다.

• 고성능 번역을 위한 MoE 기반 대형 모델
• 스마트폰에서 실행 가능한 초경량 번역 모델
• 다양한 언어 명령을 이해하는 다국어 번역 시스템

텐센트는 이를 통해 Hy‑MT2를 개발자가 활용할 수 있는 오픈 번역 스택이자 실제 기기에서 작동하는 번역 엔진으로 포지셔닝하고 있다.

향후 독립적인 벤치마크 평가에서 성능이 확인된다면, Hy‑MT2는 오픈소스 번역 모델 분야에서 가장 경쟁력 있는 계열 중 하나가 될 가능성이 있다.