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Tencent open-source Hy-MT : un modèle hors ligne de 440 Mo surpasse Google Translate

Tencent open-source Hy-MT : un modèle hors ligne de 440 Mo surpasse Google Translate

13 juillet 2026
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Tencent a publié en open source son modèle de traduction par IA compact, baptisé Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit. L'entreprise affirme qu'il peut fonctionner entièrement hors ligne sur les smartphones sans perte de performances. Le modèle prend actuellement en charge 33 langues et cinq dialectes, dont le chinois, l'anglais, l'allemand, le français, le japonais, le tibétain et le mongol, couvrant ainsi 1 056 paires de langues. Il a remporté 30 premières places lors de concours internationaux de traduction automatique.

Graphique présentant une comparaison de la qualité de traduction : les modèles Hy-MT à 1,25 bit (440 Mo) et 2 bits (574 Mo) obtiennent des scores FLORES-200 comparables à ceux de modèles bien plus volumineux.

La principale avancée technique réside dans une approche de compression très poussée. Grâce à une quantification ne nécessitant que 1,25 bit par paramètre, le modèle passe de 3,3 Go à 440 Mo — soit environ 25 % de moins que la version précédente à 1,67 bit — tout en gagnant 10 % en vitesse d’inférence sans perte de qualité. Lors de tests de performance standard, le modèle Hy-MT de 440 Mo offre une qualité de traduction comparable à celle des services de traduction commerciaux et des grands modèles tels que Qwen3-32B, démontrant ainsi qu’un modèle de très petite taille peut rivaliser avec ceux dont la taille s’élève à plusieurs centaines de gigaoctets.

Tencent a mis à disposition une application de démonstration pour Android (au format APK) qui prend en charge la traduction hors ligne et multi-écrans de textes provenant de n’importe quelle application mobile. Les observateurs du secteur soulignent qu’avec la publication par Google du modèle Gemma4 localisé, l’IA embarquée est devenue la nouvelle frontière de la concurrence technologique. En faisant progresser la technologie de quantification, le modèle Hy-MT de Tencent réduit considérablement les besoins en puissance de calcul pour une traduction IA de haute qualité, offrant ainsi une base open source très compétitive pour une utilisation hors ligne sur des appareils intelligents dans des environnements où la confidentialité est primordiale.

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