Informe Técnico de Hunyuan-MT

Resumen

En este informe, presentamos Hunyuan-MT-7B, nuestro primer modelo de traducción multilingüe de código abierto, que soporta traducción bidireccional entre 33 idiomas principales y hace especial énfasis en la traducción entre el mandarín y varias lenguas minoritarias, así como dialectos. Además, para abordar diversos escenarios de traducción y mejorar el rendimiento del modelo durante las pruebas, introducimos Hunyuan-MT-Chimera-7B, un modelo de traducción inspirado en el modo de pensamiento lento. Este modelo integra múltiples salidas generadas por el modelo Hunyuan-MT-7B bajo diferentes configuraciones de parámetros, logrando así un rendimiento superior al de los modelos convencionales de pensamiento lento basados en Chain-of-Thought (CoT). El desarrollo de nuestros modelos sigue un proceso de entrenamiento holístico específicamente diseñado para la traducción multilingüe, que comienza con un preentrenamiento general y orientado a la traducción automática para construir capacidades fundamentales, continúa con un Ajuste Supervisado (SFT) para la adaptación a tareas específicas, y culmina con una alineación avanzada mediante Aprendizaje por Refuerzo (RL) y RL de débil a fuerte. A través de experimentación exhaustiva, demostramos que tanto Hunyuan-MT-7B como Hunyuan-MT-Chimera-7B superan significativamente a todos los modelos específicos de traducción de tamaño de parámetros comparable y a la mayoría de los modelos grandes SOTA, particularmente en la tarea de traducción entre el mandarín y lenguas minoritarias, así como dialectos. En la tarea compartida de WMT2025 (Traducción Automática General), nuestros modelos demuestran un rendimiento de vanguardia, ocupando el primer lugar en 30 de los 31 pares de idiomas. Este resultado resalta la robustez de nuestros modelos en un espectro lingüístico diverso, que abarca idiomas de alto recurso como el chino, inglés y japonés, así como idiomas de bajo recurso, incluyendo checo, maratí, estonio e islandés.

English

In this report, we introduce Hunyuan-MT-7B, our first open-source multilingual translation model, which supports bidirectional translation across 33 major languages and places a special emphasis on translation between Mandarin and several ethnic minority languages as well as dialects. Furthermore, to serve and address diverse translation scenarios and enhance model performance at test time, we introduce Hunyuan-MT-Chimera-7B, a translation model inspired by the slow thinking mode. This model integrates multiple outputs generated by the Hunyuan-MT-7B model under varying parameter settings, thereby achieving performance superior to that of conventional slow-thinking models based on Chain-of-Thought (CoT). The development of our models follows a holistic training process specifically engineered for multilingual translation, which begins with general and MT-oriented pre-training to build foundational capabilities, proceeds to Supervised Fine-Tuning (SFT) for task-specific adaptation, and culminates in advanced alignment through Reinforcement Learning (RL) and weak-to-strong RL. Through comprehensive experimentation, we demonstrate that both Hunyuan-MT-7B and Hunyuan-MT-Chimera-7B significantly outperform all translation-specific models of comparable parameter size and most of the SOTA large models, particularly on the task of translation between Mandarin and minority languages as well as dialects. In the WMT2025 shared task (General Machine Translation), our models demonstrate state-of-the-art performance, ranking first in 30 out of 31 language pairs. This result highlights the robustness of our models across a diverse linguistic spectrum, encompassing high-resource languages such as Chinese, English, and Japanese, as well as low-resource languages including Czech, Marathi, Estonian, and Icelandic.

Informe Técnico de Hunyuan-MT

Hunyuan-MT Technical Report

Resumen

Support