Hy-SimulMT-30B-A3B vs Tencent Hy-MT2-7B: 견적을 낼 수 있는 가격 vs 낼 수 없는 가격

중국어→영어 통역 한 시간의 비용이 얼마인지 물으면, 이 비교에 등장하는 두 모델은 완전히 다른 종류의 답을 내놓습니다. Tencent Hy-MT2-7B는 2026년 5월 21일 오픈소스로 공개되었으며 요금표가 있습니다: Tencent 호스팅 API에서 입력 토큰 100만 개당 $0.074, 출력 토큰 100만 개당 $0.295입니다. Hy-SimulMT-30B-A3B는 2026년 10월 22일 가중치로 공개되었지만 공개된 가격이 전혀 없습니다 — 엔드포인트도, 토큰당 요금도, 공개 클라우드 목록도 없습니다. 7B는 센트 단위까지 예산을 잡을 수 있습니다. 음성 모델의 경우 GPU를 예산에 잡아야 하며, 도출되는 숫자는 전적으로 이미 무엇을 보유하고 있는지에 달려 있습니다.

그 차이는 구매 세부사항 이상의 의미를 지닌다. 그것은 서로 다른 원가 구조를 가진 두 개의 서로 다른 제품을 반영한다. 7B는 유틸리티처럼 가격이 매겨진 텍스트 번역기다. 토큰에 대해 비용을 지불하고, 규모에 따라 확장되며, 문서 하나를 더 처리할 때의 한계 비용은 거의 0이다. Hy-SimulMT는 인프라처럼 가격이 매겨진 실시간 시스템이다. 누군가 말을 하고 있든 아니든 가속기에 대해 시간당 비용을 지불하며, 회의 하나를 더 처리할 때의 한계 비용이 거의 없는 것은 오직 기계가 이미 작동하고 있기 때문이다. 파라미터 수로 이 둘을 비교하는 것은 핵심을 놓치는 것이다. 한 시간의 작업이 실제로 얼마의 비용이 드는지로 이 둘을 비교하는 것이 바로 이 논쟁의 전부다.

7B가 무엇인지, 그리고 토큰당 비용은 얼마인지

Tencent Hy-MT2-7B는 Hy-MT2 텍스트 패밀리의 중간 모델로, 33개 언어와 5개 중국 소수민족 언어 및 방언 전반의 번역을 위해 훈련된 70억 개 매개변수의 dense 디코더입니다. 8,192토큰의 작업 컨텍스트를 가지며, response_format을 통한 구조화 출력을 지원하지만 함수 호출은 지원하지 않습니다. BF16에서는 약 15GB의 가속기 메모리가 필요하고, FP8에서는 약 8GB, GGUF 형태에서는 몇 GB가 필요합니다 — 중급 GPU 한 대, 또는 인내심이 있다면 CPU로 충분합니다.

벤더가 보고한 품질은 Tencent가 선택한 벤치마크에서 최전선에 가깝습니다. FLORES-200에서 86.89 XCOMET-XXL을 기록했으며, Tencent는 이를 사고 모드의 Gemini 3.1 Pro 대비 약 97.9%로 제시합니다. DomainMTBench에서는 두 개의 분할에서 각각 94.92와 92.79를 보고하고, 이 제품군을 위해 Tencent가 구축한 명령 수행 평가 세트인 IFMTBench에서는 종합 83.14를 기록합니다. 이 수치 중 어느 것도 독립적으로 재현된 적이 없습니다. 이는 벤더의 숫자이며, 용어집, 문체, 구조화된 출력과 같은 통제된 번역에 능숙한 모델을 설명합니다. 바로 이것이 아래의 1.8B와 7B를 가르는 격차입니다.

호스팅 요금 기준으로 입력 토큰 100만 개의 비용은 7센트이고, 출력 토큰 100만 개의 비용은 30센트 미만입니다. 텍스트 작업에서는 이는 거의 무료에 가깝습니다. 흥미로운 질문은 입력이 텍스트가 아닐 때 어떤 일이 일어나는가입니다.

한 시간의 말에 대한 산술, 양방향 모두

1시간 동안 계속 말하면 대략 영어 단어 9,000개, 즉 대략 12,000토큰 정도입니다. 이를 Tencent Hy-MT2-7B에 정가로 넣으면 번역 자체 비용은 약 0.5센트입니다. 입력에 약 $0.0009, 출력에 약 $0.0035이므로 대략 $0.0044라고 할 수 있습니다. 토큰 추정치가 두 배 정도 틀리더라도 숫자는 여전히 1센트의 몇 분의 1 수준입니다.

하지만 7B는 들을 수 없다. 텍스트 파이프라인은 인식기로 시작하는데, 호스팅된 인식기는 보통 분당 0.2~0.5센트 정도의 비용이 들기 때문에 번역기가 작동하기도 전에 이미 오디오 1시간 처리 비용이 1달러 아래가 된다. 이것이 "7B가 더 저렴하다"는 이야기에 대한 첫 번째 솔직한 정정이다. 캐스케이드에서 비싼 단계는 번역기가 아니다. 인식기다. 두 번째 정정은 지연 시간이다. 문장 경계를 기다린 뒤 전사하고 번역해 표시하는 캐스케이드는 동시 모델보다 화자 뒤에 더 많이 처지게 되며, 토큰이 아무리 싸도 그것을 해결하지 못한다.

Hy-SimulMT-30B-A3B는 비용 구조를 뒤집습니다. 토큰당 요금이 없는 이유는 호스팅 서비스가 없기 때문이며, 사용자는 하드웨어를 임대하거나 소유합니다. BF16 가중치는 KV 캐시를 제외하고 약 61GB이므로 80GB 가속기가 현실적인 최소 사양이며, 단일 카드는 전문 GPU 클라우드에서 시간당 대략 2달러부터 하이퍼스케일러의 온디맨드 목록에서 10달러 이상까지 임대할 수 있습니다. 최저 기준으로는 한 시간 분량의 회의에 컴퓨팅 비용이 약 2달러 들고, 최고 기준으로는 한 시간에 한 시간치 임대료가 듭니다. 두 수치 모두 해당 회의에 장비를 전용으로 배정한다고 가정한 것으로, 이는 최악의 경우이며 여러 동시 스트림을 처리하는 서버는 비용을 나눕니다. 더 작은 카드에서 FP8 빌드를 실행하면 최소 비용은 다시 낮아집니다.

따라서 캐스케이드의 경우 회의 시간당 대략 $0.30–$1.00이며 인식이 대부분을 차지하는 반면, 동시 모델은 회의 시간당 $2–$12로 GPU가 대부분을 차지합니다. 이는 실제로 10~100배 차이이며, 이것이 올바른 프레임입니다. 여러분은 더 나은 번역에 비용을 지불하는 것이 아니라 15초 대신 3초의 지연에 비용을 지불하는 것입니다. 지연이 필요한 팀은 그 비용을 지불할 것입니다. 그렇지 않은 팀은 자신에게 없는 문제를 해결하려고 가속기를 사는 것입니다.

품질: 서로 다른 두 개의 자

Tencent Hy-MT2-7B의 FLORES-200 86.89점을 RealSI-Sentence에서의 Hy-SimulMT 84.7점과 나란히 놓는 정직한 방법은 없다. 하나는 참조 기준으로 텍스트 번역을 측정하고, 다른 하나는 스트리밍 오디오용으로 만들어진 벤치마크에서 음성 번역을 측정한다. 두 수치가 공유하는 것은 숫자 형식뿐이며 그 외에는 아무것도 공유하지 않는다. 비교할 수 있는 것은 증거의 형태다. 7B에는 FLORES-200, WMT25, DomainMTBench, IFMTBench 전반에 걸쳐 완전히 공개된 표가 있으며, 모두 벤더가 직접 수행한 것이다. 음성 모델에는 FLEURS, CoVoST2, ACL6060, RealSI-Sentence 전반에 걸친 4개 열로 된 표가 역시 벤더가 수행한 형태로 있고, 게다가 Tencent 스스로 소규모이며 사용된 샘플로 제한된다고 설명하는 6명의 전문 통역사에 대한 인간 비교가 더해진다. 어느 쪽도 독립적인 검증은 없다.

두 라인이 진정으로 만나는 유일한 지점은 중국어와 영어의 번역 품질이다. 7B는 Tencent가 공개하는 모든 지표에서 더 강력한 텍스트 번역기이며, 명령 수행에서도 IFMTBench 점수 83.14로 1.8B보다 14점 높다. 음성 모델의 장점은 품질이 아니라 타이밍이다. 문장이 아직 진행 중일 때 사용 가능한 번역을 생성하며, TTS 서비스가 구성되어 있으면 해당 서비스를 통해 화자의 목소리를 전달할 수 있다. 오디오가 이미 전사되어 있고 지연 예산이 분 단위라면 7B가 더 나은 번역기다. 지연 예산이 초 단위라면 7B는 점수와 관계없이 후보에 들지 못한다.

배포와 비용, 나란히

• 매개변수 — Hy-SimulMT-30B-A3B: 총 30.4B, 약 3B 활성, 오디오 인코더를 갖춘 희소 MoE; Tencent Hy-MT2-7B: 7B 덴스, 텍스트 전용.

• {{1}}메모리{{/1}} — Hy-SimulMT: ~61GB BF16, FP8 빌드 공개; Hy-MT2-7B: ~15GB BF16, ~8GB FP8, GGUF 버전은 몇 GB.

• 컨텍스트 — Hy-SimulMT: 30초 오디오 윈도; Hy-MT2-7B: 8,192토큰.

• 지연 시간 — Hy-SimulMT: 약 3초 StreamLAAL, 공급업체 보고 기준; Hy-MT2-7B: 텍스트 입력, 텍스트 출력이며, 앞단에 캐스케이드의 ASR 지연이 있음.

• 언어 — Hy-SimulMT: 음성용으로 중국어와 영어 문서화됨; Hy-MT2-7B: 33개 언어와 5개 소수 언어 및 방언.

• 가격 — Hy-SimulMT: 공개된 가격 없음; Hy-MT2-7B: 입력 토큰 100만 개당 $0.074, 출력 토큰 100만 개당 $0.295.

• 라이선스 — Apache-2.0이며 게이트 제한이 없고, 파인튜닝과 재배포가 모두 가능합니다.

두 모델 모두 OrcaRouter의 카탈로그에 없으며 우리가 어느 쪽도 호스팅하지도 않습니다. 그래도 여기서 라우팅에 신경 써야 하는 이유는 여전히 가격 차이입니다. 텐센트는 번역 API 가격을 공격적으로 책정하고 그 가격을 바꿉니다: 2026년 6월 12일에는 Hy-MT2-Pro를 입력 100만 토큰당 ¥0.5, 출력 100만 토큰당 ¥2로 인하했는데, 이는 입력 66.7%, 출력 55.6% 인하입니다. OrcaRouter는 공급자 정가를0% 마크업으로 전달하므로, 그런 인하는 다음 계약 갱신 때가 아니라 같은 날 우리 쪽에 반영되며, 자동 장애 조치 덕분에 한 공급자의 장애가 번역 파이프라인을 중단시키지 않습니다. 비용이 토큰당 요율에 좌우되는 워크로드에서는 0%와 20% 마크업의 차이가 곧 전체 마진입니다.

지연 예산이 선택하는 것은 어느 쪽인가요?

예산부터 시작하십시오. 답이 “초”라면 7B의 가격은 전혀 중요하지 않습니다 — 캐스케이드는 스트리밍 인식기와, 직접 구축하고 튜닝해야 하는 분할 정책 없이는 동시 피드를 생성할 수 없으며, 그렇게 하더라도 뒤처질 것입니다. Hy-SimulMT-30B-A3B는 이 둘 중 해당 제약 조건에 맞게 설계된 유일한 모델이며, Apache-2.0 라이선스이므로 자체 오디오로 그 주장을 검증할 수 있고, 비용은 시간당 GPU 비용입니다. 회의 1시간당 $2–$12를 초기 가정으로 예산에 책정하고, 자체 사용률과 대조해 확인하십시오.

답이 "분"이라면, 7B는 중요한 모든 축에서 승리합니다: 비용, 메모리, 언어 지원 범위, 문서화된 지시 따르기, 그리고 스프레드시트에 넣을 수 있는 가격의 존재 말입니다. 인식기에 비용을 지불하고, 번역에 0.5센트를 지불한 뒤, 그 차액을 검토 단계에 쓰십시오. 대부분 회사에서 대부분의 번역 작업은 여전히 두 번째 종류입니다. 그래서 요금표가 있는 70억 개 매개변수 모델이, 가장 흥미로운 특징이 아직 요금표가 없다는 것인 300억 개 매개변수 모델보다 더 오래 살아남을 가능성이 높습니다.