테마 전환
이 가이드는 Tencent-Hunyuan/Hy-MT2 공식 저장소의 내용을 바탕으로, 한국어 사용자가 핵심을 빠르게 파악할 수 있도록 재구성했습니다. Hy-MT2 패밀리 전체를 다루는 저장소 내용 중, 특히 성능과 효율의 균형이 뛰어난 Hy-MT2-30B-A3B를 중심으로 살펴보겠습니다.
Hy-MT2: '빠른 사고'로 번역의 효율을 높이다
Hy-MT2는 실제 업무 현장에서 마주하는 복잡한 번역 요청을 처리하기 위해 설계된 '빠른 사고(fast-thinking)' 다국어 번역 모델입니다. 추론 전용 모델처럼 지나치게 긴 생각 과정을 거치지 않으면서도, 사용자의 세밀한 번역 지시를 정확하게 수행하는 데 최적화되어 있습니다.
가장 주목할 점은 모델 라인업과 그 구조입니다.
- 효율적인 라인업: 1.8B, 7B, 그리고 30B-A3B(MoE) 세 가지 크기로 제공됩니다. 특히 30B-A3B는 전체 파라미터는 30B에 달하지만, 실제 추론 시에는 토큰당 약 3B의 파라미터만 활성화하는 혼합 전문가(MoE) 구조를 채택했습니다. 덕분에 거대 모델의 강력한 성능을 유지하면서도 추론 속도는 획기적으로 높였습니다.
- 범용적인 대응: 33개 언어 간의 자유로운 번역은 물론, 여러 언어로 입력된 복잡한 프롬프트를 효과적으로 이해하고 따릅니다.
- 극한의 최적화: 온디바이스 환경을 위해 AngelSlim의 1.25비트 양자화를 적용하면, 1.8B 모델 기준으로 저장 용량은 440MB까지 줄어들고 속도는 약 1.5배 빨라집니다.
더불어 텐센트 훈위안(Hunyuan) 팀은 WMT26의 일반 기계 번역 및 비디오 자막 번역 태스크의 공식 파트너로 참여하고 있으며, 모델을 실제 서비스에 쉽게 통합할 수 있도록 Hy-MT2-Translator Skill도 함께 제공하고 있습니다.
압도적인 성능, IFMTBench로 증명하다
Hy-MT2는 단순한 번역을 넘어 범용성, 실무 적용력, 도메인 특화 성능, 그리고 지시 추종(instruction-following) 능력 등 모든 면에서 뛰어난 결과를 보여줍니다.
- 오픈소스의 강자: 7B와 30B-A3B 모델은 '빠른 사고' 모드에서 DeepSeek-V4-Pro나 Kimi K2.6 같은 최신 오픈소스 모델보다 우수한 성능을 기록했습니다.
- 경량 모델의 반전: 가장 작은 1.8B 모델조차 일부 상용 번역 API의 종합 성능을 상회하는 결과를 냈습니다.
- 검증의 기준: 이번 릴리스와 함께 번역 지시 추종 능력을 정밀하게 평가하는 벤치마크인 IFMTBench가 오픈소스로 공개되어, 모델의 성능을 객관적으로 검증할 수 있게 되었습니다.
더 자세한 실험 데이터와 분석 내용은 Hy-MT2 리포트(arXiv:2605.22064)에서 확인할 수 있습니다.
나에게 맞는 모델 선택과 다운로드
30B-A3B 모델은 기본 가중치와 FP8 양자화 버전으로 제공됩니다. 사용 환경에 따라 적절한 모델을 선택해 보세요.
| 모델 | 특징 | 다운로드 |
|---|---|---|
| Hy-MT2-30B-A3B | MoE 기반 고성능 번역 모델 | 🤗 Model |
| Hy-MT2-30B-A3B-FP8 | 메모리 효율을 높인 FP8 버전 | 🤗 Model |
| Hy-MT2-7B | 균형 잡힌 7B 번역 모델 | 🤗 Model |
| Hy-MT2-7B-FP8 / GGUF | FP8 또는 llama.cpp 전용 | 🤗 FP8 · GGUF |
| Hy-MT2-1.8B | 초경량 1.8B 번역 모델 | 🤗 Model |
| Hy-MT2-1.8B-FP8 / GGUF | FP8 또는 llama.cpp 전용 | 🤗 FP8 · GGUF |
| Hy-MT2-1.8B-2bit-GGUF | 초저용량 2비트 GGUF | 🤗 Model |
| Hy-MT2-1.8B-1.25bit-GGUF | 극한 양자화 1.25비트 GGUF | 🤗 Model |
주의: 30B-A3B 모델은 현재 GGUF 변종이 제공되지 않습니다. 만약 llama.cpp 환경에서 구동해야 한다면 GGUF가 제공되는 1.8B나 7B 모델을 권장합니다. 구체적인 실행 방법은 다음 글에서 자세히 다룹니다.
지원 언어: 한국어를 포함한 33개 언어
Hy-MT2는 한국어를 포함해 총 33개 언어를 지원합니다. 특히 영어, 중국어와 한국어 간의 상호 번역에서 강력한 성능을 발휘합니다.
| 언어 | 약어 | 언어 | 약어 |
|---|---|---|---|
| 중국어 | zh | 영어 | en |
| 프랑스어 | fr | 포르투갈어 | pt |
| 스페인어 | es | 일본어 | ja |
| 튀르키예어 | tr | 러시아어 | ru |
| 아랍어 | ar | 한국어 | ko |
| 태국어 | th | 이탈리아어 | it |
| 독일어 | de | 베트남어 | vi |
| 말레이어 | ms | 인도네시아어 | id |
| 필리핀어(타갈로그) | tl | 힌디어 | hi |
| 번체 중국어 | zh-Hant | 폴란드어 | pl |
| 체코어 | cs | 네덜란드어 | nl |
| 크메르어 | km | 미얀마어 | my |
| 페르시아어 | fa | 구자라트어 | gu |
| 우르두어 | ur | 텔루구어 | te |
| 마라티어 | mr | 히브리어 | he |
| 벵골어 | bn | 타밀어 | ta |
| 우크라이나어 | uk | 티베트어 | bo |
| 카자흐어 | kk | 몽골어 | mn |
| 위구르어 | ug | 광둥어(캔토니즈) | yue |
프롬프트를 작성할 때 언어 표기법에 주의하세요. ko, en 같은 약어 대신 언어의 전체 이름을 사용해야 합니다. 예를 들어 영어 프롬프트에서는 Korean으로, 중국어 프롬프트에서는 韩语(한국어)로 표기하는 식입니다. 효율적인 지시문 작성법은 번역 지시 메뉴얼에서 자세히 다룹니다.