Tencent Hy-MT2-7B vs Tencent Hy-MT2-1.8B：サーバーサイドの品質を選ぶか、それともあらゆるスマートフォンに載る440MBの翻訳モデルを選ぶか

Tencent Hy-MT2-7B と Tencent Hy-MT2-1.8B は、同じファミリーの両端をなすモデルで、2026年5月21日に一緒にオープンソース化されました。そして今週、両方ともホスト型APIを通じて呼び出し可能になりました。7Bは8月19日頃、1.8Bはその1日後で、それぞれTencent Cloudが提供しています。これらは通常の意味での競合製品ではありません。なぜなら、それぞれの用途がほとんど重なっていないからです。7Bは品質重視の選択肢です。単一GPUまたはAPI上で動作する高密度モデルで、入力100万トークンあたり$0.074、出力100万トークンあたり$0.295です。1.8Bはオンデバイス向けの選択肢です。440メガバイトに量子化され、完全オフラインでスマートフォン上で動作するモデルで、APIティアでは100万トークンあたり$0.044 / $0.177です。この2つを選ぶ場合、答えは主に翻訳が行われる場所によって決まります。そして、ベンチマークは二次的な要因にすぎません。実際、ベンチマークの差は、4倍のパラメータ差から想像されるほど大きくありません。

一言で言えば

データセンターで翻訳を行い、サーバーあたりのドルで最高の品質を求める場合、7Bを選びましょう — API上でも、単一のA100クラスGPU上でも同様です。デバイス上で、オフラインで、またはトークンあたりのコストを可能な限り抑えて翻訳する必要がある場合は、1.8Bを選びましょう。両方が同じクラウドにあり、予算が決め手でないなら、品質では7Bが勝ります。コンテンツが機密性が高い、規制対象である、またはネットワークなしで動作する必要がある場合、1.8Bだけがその2つのうちで対応できます。

Specs, side by side

• パラメータ — 7B dense 対 1.8B dense.

• 量子化フットプリント — AngelSlim 1.25ビット量子化による440MBに対し、FP8およびGGUFは数GBまで削減。

• FLORES-200 (XX⇔XX) — XCOMET-XXL で 86.89 対 79.77、Gemini 3.1 Pro (Think) の約 97.9% 対 89.9%（ベンダー報告値）

• WMT25 — 7B: 63.86/71.21/82.24; 1.8Bは3つの指標すべてでMicrosoftとDoubaoの商用APIを上回る。

• DomainMTBench (GEMBA) — 92.79 対 91.08（ベンダー報告）。

• API料金 — 入力/出力1Mトークンあたり$0.074 / $0.295、従来は$0.044 / $0.177。

• コンテキスト — 両方とも8,192トークン。

• デプロイメント — A100 1基 / RTX 4090 またはクラウドAPI 対 Apple、Qualcomm、MediaTek のオンデバイスチップ（オフライン）。

品質の差は現実のものだが、サイズの差ほどではない。

以下はすべてTencent自身の評価であり、第三者による再現ではありません。FLORES-200では、7Bは1.8Bに対してXCOMETで8ポイント上回っています（86.89対79.77）。この差が「バランス型」と「デバイス向け」のポジショニングの根拠となっています。しかし、金融・政治・教育をカバーするドメイン翻訳ベンチマークであるDomainMTBenchでは、1.8Bは7BにGEMBAで1.7ポイント差まで迫ります（91.08対92.79）。そして、1.8Bが広い世界に対して持つ立ち位置こそ、人々を驚かせ続けている点です。Tencentは、1.8BがWMT25の全3指標においてMicrosoftとDoubaoの商用翻訳APIを上回り、さらにその40倍の規模を持つモデルであるTower-Plus-72Bをも凌駕すると報告しています。つまり、通常のドメインテキストでは、小型モデルはパラメータ数の差（約4倍）から想像されるよりも、はるかに大型の兄弟モデルに近い性能を発揮します。7Bの真の優位性が現れるのは、一般翻訳の裾野と難しい指示においてであり、そこではFLORESでのリードとIFMTBenchの複雑タスクにおける高いスコアが、両者の間に明確な差を生み出しています。

デプロイメントフォーク

7Bにはインフラが必要です。クラウドAPIかA100クラスGPUが1基あればよく、通常の運用が伴います。一方、1.8BはAngelSlimの1.25ビット量子化により440MBとなり、一般的なスマホアプリと同じチップで動作し、前世代のHy-MT1.5より1.5倍高速で、ネットワークも一切不要です。これにより、プライバシーは機能からデフォルトへと変わります。契約書、医療記録、その他規制対象のデータは端末から一切出ません。これは、サーバー側ではトークン単位の価格では決して買えない特性です。このトレードオフは、FLORESスタイルの一般翻訳で顕在化します。そこでは7Bの余剰キャパシティが発揮されます。また、1.8BのIFMTBench総合スコア83.14を限界まで押し上げるほど複雑な命令文でも、7Bのより高い天井との差が明確になります。

コスト計算

API階層では両モデルとも安価だが、1.8Bの方がさらに安い。$0.044 / $0.177 対 $0.074 / $0.295（100万トークンあたり）で、小規模モデルは7Bに比べ、請求の両項目で約40%低い。1日に100万出力トークンを安定して処理する場合、1日あたり約70ドルに対し、7Bは約118ドルだ。オンデバイスでは、1.8Bはトークンあたりのコストがゼロであり、この数字は大量処理の場面ではサーバー比較を圧倒する。7B側の反論材料は価格ではなく、余裕（ヘッドルーム）だ。コーパスが技術文書、法務文書、指示文書に偏っている場合、7Bの品質マージンはまさに再翻訳の減少として顕在化する。そして再翻訳こそが、プロフェッショナルMTにおける真の単位コストなのだ。

2つのサイズのルーティング

本稿執筆時点で、どちらのモデルもOrcaRouterのカタログには載っていない。そのため、正直なところ、両モデルともTencent独自のクラウドといくつかのサードパーティプラットフォームを通じて提供されている。とはいえ、この対決は本ブログの基盤となるルーティングの教訓を示している。2つのモデルが能力では重複しながらも価格とレイテンシーが異なる場合、合理的なデプロイメントは「1つを選ぶ」ことではなく「ワークロードに応じてルーティングする」ことだ。量が多く難易度の低い部分は安価な小型モデルへ、難しい部分は高品質モデルへ振り分け、どちらかが停止してもパイプラインが滞らないよう自動フェイルオーバーを設定する。これはまさに、OrcaRouterのルーティングDSLが、当社が取り扱う200以上のモデルにわたって構成するパターンであり、各プロバイダーの定価を0%のマークアップでそのまま適用している。Tencentの翻訳モデル群がカタログに加われば、それは自然な次の入居者となるだろう。

評決

翻訳がデータセンターで行われる場合は、Tencent Hy-MT2-7B を採用してください（運用ゼロでよければAPI、自前で持ちたければ単一GPU）。以降は読まなくて構いません。翻訳がデバイス上、オフライン、または機密保持要件のもとで行う必要がある場合は、Tencent Hy-MT2-1.8B を採用してください。440MBのフットプリントが定義上勝利します。本当に難しいのは、中規模のクラウドワークロードで、7Bの品質と1.8Bの価格の両方が正当化できるケースだけです。その場合は、ベンダーのベンチマークで決めないでください。報告されているGEMBAギャップは2ポイント未満なので、両方を自社のドメインテキストで実行し、あなたのデータに選ばせてください。