project
Hy-SimulMT - 腾讯混元开源的同声传译大模型
Hy-SimulMT是腾讯混元开源的同声传译大模型,支持中英语音到语音实时互译,可边听边译并实时克隆说话人音色。
Hy-SimulMT是什么
Hy-SimulMT是腾讯混元开源的同声传译大模型,支持中英语音到语音实时互译,可边听边译并实时克隆说话人音色。Hy-SimulMT实测响应时延约 3 秒,优于人类译员 4–5 秒的水平;在 RealSI 评测集上延迟最低且翻译质量达开源最佳,超过多数商用 API,并在多领域实测中质量超过人类同传专家。
Hy-SimulMT的主要功能
- 实时语音同传:说话人的音频可连续流入模型,模型边听边译,边说边输出译文,实现中英双向语音到语音的实时互译。
- 实时音色克隆:翻译输出可保留说话人本人的音色和语气,多人对话场景下能区分并还原不同说话人的声音。
- 文本+语音双输出:模型能输出翻译文本(Interleave 版本还可同时输出源语文本),可通过配套 TTS 服务输出翻译语音。
- 低时延响应:实测同传延迟约 3 秒,快于人类专业译员 4.5–4.7 秒的水平。
Hy-SimulMT的技术原理
- 流式同传解码:增量理解与”先开口、后修补”, 同传的核心矛盾是”等信息多一点译得准”与”早点开口听感好”之间的权衡。Hy-SimulMT 不等待说话人把话讲完,是在连续音频流上边接收边做增量理解,只积累少量语音信息就开始生成译文;后续信息到来后若发现先前输出不完整或有误,会像人类译员自我修正一样对译语进行修补。
- 大规模稀疏 MoE 翻译主干:开源模型为 Hy-SimulMT-30B-A3B,即总参数 30B、每次激活约 3B 参数的混合专家(MoE)架构,基于混元 HYV3ForCausalLM 模型族,以 vLLM 作为主流推理后端。稀疏激活的设计让它在保持大模型翻译质量的同时,推理成本接近小模型,适合实时同传这种对速度敏感的在线场景。
- 音色克隆由独立的 TTS 组件完成:模型本体负责流式语音识别+同传翻译并输出文本(分纯译文和源文+译文两种输出模式),语音合成与输入音色克隆由可配置的 TTS 服务承担。这种模块化设计让翻译质量与音色自然度可以分别优化,方便接入第三方 TTS;代价是级联链路中 ASR 识别错误可能向下游传导,需要通过翻译模型的鲁棒性来消化。
微信关注回复“开源”,加入AI开源项目交流群
如何使用Hy-SimulMT
-
克隆仓库:执行
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT.git并进入项目目录。 -
一键部署推理服务:进入
SimulInfer/目录,运行bash deploy.sh --install-server --model tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave。 -
配置 TTS(可选):如需语音输出和音色克隆,在
config.toml中配置 TTS 服务连接;纯文本翻译无需此步。 -
开始使用:等待终端显示
Ready: http://127.0.0.1:8080/,在浏览器打开该地址,选择翻译方向后上传音频文件或开启麦克风说话,点击「Stop and finish」结束。 -
命令行调用:可用
curl -N http://127.0.0.1:8080/translate/stream -F direction=en-zh -F file=@audio.wav上传文件,或用仓库自带的simulinfer-client客户端获取翻译结果。
Hy-SimulMT的核心优势
-
低时延领先:实测 StreamLAAL 约 3 秒,比人类专业译员更快,是对比系统中延迟最低的开源同传模型。
-
质量与速度兼得:在 RealSI 长音频评测中做到”延迟最低 + 质量最高”,GEMBA 分数超过全部对比开源模型和 5 个商用 API 中的 4 个。
-
达到人类专家水平:在与 6 位 CATTI 一级/二级持证同传专家的盲测对比中,翻译质量得分更高、响应速度更快。
-
实时音色克隆:翻译语音可高度还原说话人的音色与语气,多人场景能区分不同说话人,沟通更自然。
Hy-SimulMT的项目地址
- GitHub仓库:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-SimulMT
- HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/tencent/hy-simulmt
Hy-SimulMT的同类竞品对比
| 对比维度 | 腾讯 Hy-SimulMT | 字节 Seed-LiveInterpret 2.0 |
|---|---|---|
| 发布/开源情况 | 2026.10 发布,完全开源(HF/ModelScope/GitHub) | 商用 API 服务,未开源权重 |
| 中英同传延迟(StreamLAAL) | 约 3 秒 | 约 3 秒以内 |
| 长音频翻译质量(RealSI,GEMBA 打分) | 约 85 分,为开源模型最佳,超 4/5 商用 API | 约 77 分,明显低于 Hy-SimulMT |
| 短音频基准(如 FLEURS / RealSI-Sentence) | 90.3 / 84.7,多列第一 | 85.8 / 80.0 |
| 音色克隆 | 支持实时音色克隆,多说话人可区分 | 支持音色相关能力(以 API 形态提供) |
| 私有化与二次开发 | 可自部署、可微调(SimulTrain) | 仅能通过 API 调用,无法定制 |
| 免费体验入口 | 腾讯 Hy 翻译 APP 免费使用 | 依赖火山引擎等平台,通常按量计费 |
Hy-SimulMT的应用场景
-
国际会议与论坛:大型国际活动指定其为志愿者和基层服务人员的官方 AI 翻译应用,用于外宾接待与现场沟通。
-
跨语言商务谈判与会议:企业跨国会议中实现中英实时互译,参会各方用自己的母语发言和聆听,降低沟通成本。
-
演讲与培训的同声传译:学术讲座、企业内训、公开课等单人长时间发言场景,模型可稳定跟译且译语自然,适合作为”辅助理解”工具。
-
多说话人访谈与媒体内容:采访、播客、纪录片等多人对话场景下,同传同时克隆每位说话人的音色,听者能分清谁在说话。
-
涉外文旅与日常服务:机场、酒店、展会、餐厅等涉外服务窗口的低风险沟通场景,帮助服务人员与外国游客完成基本可用的面对面交流。