כרטיס כותרת ראשי עבור Hy-SimulMT-30B-A3B לעומת Tencent Hy-MT2-7B, עם כותרת משנה 'המחיר שאפשר לצטט מול זה שאי אפשר', כאשר משמאל מוצג כרטיס תעריפים שעליו כתוב '$0.074 ל-1M קלט', '$0.295 ל-1M פלט' ו'הקשר של 8,192', מימין כרטיס GPU עם סמל שעון, המילים 'אין מחיר מפורסם' וצורת גל אודיו קטנה, שורת כותרת תחתונה 'עלות לשעת פגישה: דולרים מול סנטים', והלוגו של OrcaRouter בפינה הימנית התחתונה.
Guides & Insights

Hy-SimulMT-30B-A3B לעומת Tencent Hy-MT2-7B: המחיר שאפשר להציע לעומת זה שאי אפשר

מחבר

Gideon Frost

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

שאל כמה עולה שעה של תרגום בעל פה מסינית לאנגלית, ושני המודלים בהשוואה הזו ייתנו לך סוגים שונים לחלוטין של תשובה. Tencent Hy-MT2-7B, שפורסם בקוד פתוח ב-21 במאי 2026, כולל מחירון: 0.074 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.295 דולר למיליון טוקני פלט ב-API המתארח של Tencent. Hy-SimulMT-30B-A3B, שפורסם כמשקולות ב-22 באוקטובר 2026, אין לו מחיר מפורסם כלל — אין נקודת קצה, אין תעריף לפי טוקן, אין רישום בענן ציבורי. אפשר לתקצב את ה-7B עד הסנט. עבור מודל הדיבור צריך לתקצב GPU, והמספר שתגיע אליו תלוי לחלוטין במה שכבר יש לך.

ההבדל הזה הוא הרבה יותר מפרט רכש. הוא משקף שני מוצרים שונים עם שני מבני עלות שונים. ה-7B הוא מתרגם טקסט שמתומחר כמו שירות מדוד: משלמים על טוקנים, מתרחבים לפי נפח, והעלות השולית של מסמך נוסף היא כמעט אפס. Hy-SimulMT היא מערכת בזמן אמת שמתומחרת כמו תשתית: משלמים על מאיץ לפי שעה בין אם מישהו מדבר ובין אם לא, והעלות השולית של פגישה נוספת היא כמעט אפס רק מפני שהמכונה כבר פועלת. השוואה ביניהם לפי מספר פרמטרים מחמיצה את הנקודה. השוואה ביניהם לפי מה שבאמת עולה שעת עבודה היא כל הטיעון.

מהו ה-7B, וכמה הוא עולה לכל טוקן

Tencent Hy-MT2-7B הוא הילד האמצעי של משפחת הטקסט Hy-MT2, מפענח צפוף בעל 7 מיליארד פרמטרים שאומן לתרגום ב-33 שפות ובנוסף חמש שפות מיעוטים וניבים סיניים. יש לו חלון הקשר עבודה של 8,192 טוקנים, הוא תומך בפלט מובנה דרך response_format, ואינו תומך בקריאה לפונקציות. ב-BF16 הוא זקוק לכ-15 GB של זיכרון מאיץ, כ-8 GB ב-FP8, וכמה גיגה-בייט בצורת GGUF — כרטיס GPU בינוני אחד, או CPU אם יש לכם סבלנות.

האיכות שדווחה על ידי הספק נמצאת קרוב לחזית במדדים ש-Tencent בחרה. ב-FLORES-200 היא משיגה 86.89 XCOMET-XXL, אשר Tencent מציגה ככ-97.9% מ-Gemini 3.1 Pro במצב חשיבה. ב-DomainMTBench היא מדווחת 94.92 ו-92.79 בשני פיצולים; ב-IFMTBench, חבילת עקיבת ההוראות ש-Tencent בנתה למשפחה הזו, 83.14 בסך הכול. אף אחד מאלה לא שוחזר באופן עצמאי. אלה המספרים של הספק, והם מתארים מודל שטוב בתרגום מבוקר — מילונים, רגיסטר, פלט מובנה — וזה בדיוק הפער שמפריד בין ה-7B ל-1.8B שמתחתיו.

בתעריף של המודל המתארח, מיליון טוקנים של קלט עולים שבעה סנטים ומיליון טוקנים של פלט עולים פחות משלושים סנטים. לעבודה עם טקסט זה כמעט בחינם. השאלה המעניינת היא מה קורה כשהקלט אינו טקסט.

האריתמטיקה של שעת דיבור, בשני הכיוונים

שעה של דיבור רצוף מגיעה לבערך 9,000 מילים באנגלית, שזה בסביבות 12,000 טוקנים. אם מעבירים את זה דרך Tencent Hy-MT2-7B במחיר מחירון, התרגום עצמו עולה בערך חצי סנט: בערך $0.0009 עבור הקלט ו-$0.0035 עבור הפלט, אז אפשר לקרוא לזה $0.0044. גם אם אתם טועים פי שניים בהערכת מספר הטוקנים, המספר עדיין הוא שברי סנט.

אבל ה-7B לא יכול לשמוע. צינור טקסט מתחיל במזהה, ומזהה מתארח עולה בדרך כלל כמה עשיריות סנט לדקה, מה שמעמיד שעה של אודיו על קצת פחות מדולר לפני שהמתרגם בכלל פועל. זה התיקון הכנה הראשון לסיפור "ה-7B זול יותר": בקסקייד, המתרגם אינו השלב היקר. המזהה הוא. התיקון השני הוא השהיה — קסקייד שממתין לגבול משפט, מתמלל, מתרגם ומציג יפגר אחרי הדובר יותר ממודל סימולטני, ושום כמות של טוקנים זולים לא מתקנת את זה.

Hy-SimulMT-30B-A3B הופך את מבנה העלויות. אין חשבון לפי טוקן כי אין שירות מתארח; אתם שוכרים או מחזיקים בבעלותכם את החומרה. משקלי BF16 הם כ-61 GB לפני KV cache, כך שמאיץ של 80 GB הוא הרצפה הריאלית, וכרטיס בודד נשכר בסכום שבין כ-2 דולר לשעה בענן GPU מתמחה ליותר מ-10 דולר ברשימת ה-on-demand של היפר-סקאלר. בקצה הנמוך, שעת פגישה עולה כ-2 דולר במחשוב; בקצה הגבוה, שעה עולה שכירות של שעה. שני הנתונים מניחים שהמכונה מוקדשת לפגישה הזו, שזה תרחיש הגרוע ביותר — שרת שמטפל במספר זרמים במקביל מחלק את העלות. הרצת גרסת ה-FP8 על כרטיס קטן יותר מורידה את הרצפה שוב.

אז ההשוואה היא בערך $0.30–$1.00 לשעת פגישה עבור הקסקייד, כאשר עיקר העלות נובע מזיהוי, לעומת $2–$12 לשעת פגישה עבור המודל הסימולטני, שבו עיקר העלות נובע מה-GPU. זהו הבדל אמיתי של סדר גודל אחד עד שניים, וזו המסגרת הנכונה: אתם לא משלמים על תרגום טוב יותר, אתם משלמים על שלוש שניות של השהיה במקום חמש־עשרה. צוותים שזקוקים להשהיה ישלמו עליה. צוותים שלא זקוקים לה קונים מאיץ כדי לפתור בעיה שאין להם.

A screenshot of the Hugging Face model card for tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave, showing the title, the Translation, Transformers and Safetensors tags, a '36 languages' tag, the hy_v3 architecture tag, 'License: apache-2.0', a model size of 30B params in BF16 and F32, a blank 'Downloads last month' figure, and an inference-provider panel that reads 'This model isn't deployed by any Inference Provider'.

איכות: שני סרגלים שונים

אין דרך ישרה להעמיד את הציון 86.89 של Tencent Hy-MT2-7B ב-FLORES-200 לצד 84.7 של Hy-SimulMT ב-RealSI-Sentence. האחד מודד תרגום טקסט מול ייחוס; האחר מודד תרגום דיבור על מדד שנבנה עבור אודיו בזרימה. הם חולקים פורמט מספרי ולא דבר אחר. מה שאפשר להשוות הוא צורת הראיות. ל-7B יש טבלה מלאה שפורסמה על פני FLORES-200, WMT25, DomainMTBench ו-IFMTBench, כולן הורצו על ידי הספק. למודל הדיבור יש טבלה בת ארבע עמודות על פני FLEURS, CoVoST2, ACL6060 ו-RealSI-Sentence, גם הן הורצו על ידי הספק, בתוספת השוואה אנושית מול שישה מתורגמנים מקצועיים ש-Tencent עצמה מתארת כבהיקף קטן ומוגבלת לדגימות שבהן נעשה שימוש. לאף אחד מהם אין אימות בלתי תלוי.

המקום היחיד שבו שני הקווים באמת נפגשים הוא איכות התרגום בין סינית לאנגלית. ה-7B הוא מתרגם הטקסט החזק יותר בכל מדד שטנסנט מפרסמת, כולל מעקב אחר הוראות, שבו הציון שלו 83.14 ב-IFMTBench גבוה ב-14 נקודות מזה של ה-1.8B. היתרון של מודל הדיבור אינו האיכות אלא התזמון: הוא מפיק תרגום שמיש כשהמשפט עדיין נמשך, ויכול להעביר את קול הדובר דרך שירות TTS אם אחד מוגדר. אם האודיו שלך כבר מתומלל ותקציב ההשהיה שלך נמדד בדקות, ה-7B הוא המתרגם הטוב יותר. אם תקציב ההשהיה שלך נמדד בשניות, ה-7B לא בתמונה בכלל, ללא קשר לציון שלו.

פריסה ועלות, זה לצד זה

• פרמטרים — Hy-SimulMT-30B-A3B: 30.4B בסך הכול, כ-3B פעילים, MoE דלילה עם מקודד שמע; Tencent Hy-MT2-7B: 7B צפוף, טקסט בלבד.

• זיכרון — Hy-SimulMT: ~61 GB BF16, גרסת FP8 פורסמה; Hy-MT2-7B: ~15 GB BF16, ~8 GB FP8, כמה GB ב-GGUF.

• הקשר — Hy-SimulMT: חלונות אודיו של שלושים שניות; Hy-MT2-7B: 8,192 טוקנים.

• השהיה — Hy-SimulMT: כ-3 שניות StreamLAAL, לפי דיווח הספק; Hy-MT2-7B: טקסט נכנס, טקסט יוצא, עם השהיית ASR של קסקייד לפניו.

• שפות — Hy-SimulMT: סינית ואנגלית מתועדות עבור דיבור; Hy-MT2-7B: 33 שפות ועוד חמש שפות מיעוטים וניבים.

• מחיר — Hy-SimulMT: לא פורסם; Hy-MT2-7B: ‏0.074 דולר למיליון טוקני קלט, ‏0.295 דולר למיליון טוקני פלט.

• רישיון — גם Apache-2.0 וגם ללא הגבלת גישה; ניתן לכוונון עדין ולהפצה מחדש.

אף אחד מהמודלים אינו בקטלוג של OrcaRouter ואנחנו לא מארחים אף אחד מהם. ההבדל בתמחור הוא עדיין הסיבה שכדאי להתעניין בניתוב כאן. Tencent מתמחרת את ממשקי ה-API לתרגום שלה בתוקפנות ומשנה את המחירים האלה: ב-12 ביוני 2026 היא הורידה את Hy-MT2-Pro ל-¥0.5 למיליון טוקני קלט ול-¥2 למיליון טוקני פלט, קיצוץ של 66.7% בקלט ו-55.6% בפלט. OrcaRouter מעבירה את מחירי המחירון של הספקים הלאה עם תוספת של 0%, כך שקיצוץ כזה פעיל אצלנו כבר באותו יום ולא רק בחידוש החוזה הבא, ומעבר אוטומטי לגיבוי פירושו שהשבתה של ספק אחד אינה מפילה צינור תרגום. עבור עומס עבודה שעלותו נשלטת על ידי תעריפים לפי טוקן, ההבדל בין תוספת של 0% לתוספת של 20% הוא כל המרווח.

A two-column scoreboard for Hy-SimulMT-30B-A3B and Tencent Hy-MT2-7B across parameters, memory, input, latency, price and languages. Hy-SimulMT reads 30.4B / ~3B active, ~61 GB BF16, live speech, approx. 3 s StreamLAAL, none published, Chinese and English speech; Hy-MT2-7B reads 7B dense, ~15 GB BF16, text, text in and text out, $0.074 / $0.295 per 1M, 33 plus 5 minority pairs. Footer: 'Prices are Tencent list rates; latency is vendor-reported.'

איזה מהם תקציב ההשהיה שלך בוחר

התחל בתקציב. אם התשובה היא "שניות", שום דבר במחיר של 7B לא משנה — קסקדה לא יכולה להפיק זרם סימולטני בלי מזהה דיבור זורם ומדיניות פילוח שתבנה ותכוונן, וגם אז היא תפגר. Hy-SimulMT-30B-A3B הוא היחיד מבין השניים שנבנה עבור אילוץ זה, הרישיון Apache-2.0 שלו אומר שאתה יכול לבדוק את הטענה על האודיו שלך, והעלות היא GPU לפי שעה. תקצב $2–$12 לשעת פגישה כהנחת התחלה ובדוק אותה מול הניצולת שלך.

אם התשובה היא "דקות", מודל 7B מנצח בכל ציר שחשוב: עלות, זיכרון, כיסוי שפות, עמידה מתועדת בהוראות, וקיומו של מחיר שאפשר לשים בגיליון אלקטרוני. שלמו למזהה, שלמו חצי סנט על התרגום, והוציאו את ההפרש על שלב הסקירה. רוב עבודת התרגום ברוב החברות היא עדיין מהסוג השני, ולכן סביר שמודל של שבעה מיליארד פרמטרים עם מחירון ישרוד יותר ממודל של שלושים מיליארד פרמטרים שהמאפיין המעניין ביותר שלו הוא שעדיין אין לו כזה.

A screenshot of the Hugging Face model card for tencent/Hy-MT2-7B showing an 8B-parameter BF16 model, the '36 languages' and hunyuan_v1_dense tags, 'License: apache-2.0', 14,171 downloads last month, 213 likes, the arXiv 2605.22064 link, and introduction text distinguishing the 1.8B, 7B and 30B-A3B sizes.