Instructions to use assassindesign/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- MLX
How to use assassindesign/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit with MLX:
# Download the model from the Hub pip install huggingface_hub[hf_xet] huggingface-cli download --local-dir Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit assassindesign/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- LM Studio
- Atomic Chat
Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit
这是腾讯混元翻译模型 tencent/Hy-MT2-1.8B 的 Apple MLX 4-bit 量化版本,用于在 Apple Silicon(Mac / iPhone / iPad)上本地、离线运行。
本仓库仅做格式转换 + 权重量化,未改变模型能力。所有翻译能力、支持语言、版权与许可均继承自原始模型。
模型信息
| 项目 | 值 |
|---|---|
| 基础模型 | tencent/Hy-MT2-1.8B |
| 架构 | hunyuan_v1_dense(HunYuanDenseV1ForCausalLM) |
| 参数量 | 1.8B |
| 量化 | 4-bit,affine,group_size 64(约 4.5 bits/weight) |
| 体积 | 约 970 MB |
| 层数 / 隐藏维度 | 32 / 2048 |
| 注意力头 | 16(KV 头 4,GQA)/ head_dim 128 |
| 词表 | 120818 |
| 特性 | QK-Norm、Dynamic-NTK RoPE、tied embeddings |
| 支持语言 | 33 种语言互译(中英为主) |
转换方式
pip install -U mlx-lm
mlx_lm.convert \
--hf-path tencent/Hy-MT2-1.8B \
-q --q-bits 4 \
--mlx-path Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit
使用方法
Python(mlx-lm)
pip install -U mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler
model, tokenizer = load("<your-username>/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit")
# 混元 MT 无 system prompt,用显式方向指令,模型只输出译文
instruction = "将下面的英文翻译成中文。只输出中文译文,不要输出其它语言,不要解释。\n\nHello, nice to meet you."
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": instruction}],
tokenize=False, add_generation_prompt=True,
)
sampler = make_sampler(temp=0.7, top_p=0.6)
text = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=256, sampler=sampler, verbose=True)
print(text) # 你好,很高兴认识你。
命令行
mlx_lm.generate --model <your-username>/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit \
--prompt "将下面的中文翻译成英文。只输出英文译文,不要解释。\n\n很高兴认识你。" \
--temp 0.7 --top-p 0.6 --max-tokens 256
Swift(mlx-swift-lm)注意事项
⚠️ 截至 mlx-swift-lm 3.31.x,Swift 端尚未内置 hunyuan_v1_dense 架构,
直接加载会报 unsupported model type。需在工程内自行实现并注册该架构。
移植时注意两点:RoPE 为 Dynamic-NTK(base = rope_theta * alpha^(head_dim/(head_dim-2)))、
QK-Norm 在 RoPE 之后(与 Qwen3 相反)。
推荐推理参数
官方推荐(1.8B / 7B):temperature 0.7,top_p 0.6,top_k 20,repetition_penalty 1.05。
提示词模板
混元 MT 无默认 system prompt。中英互译建议用显式方向约束,避免短句跑偏到第三语言:
将下面的<源语言>翻译成<目标语言>。只输出<目标语言>译文,不要输出其它语言,不要解释。
<原文>
量化影响
4-bit 量化会带来轻微质量损失,但对中英日常翻译影响很小,实测短句/常用句翻译准确、干净。 追求最高质量可用原始 bf16 模型或更高位量化(如 8-bit)。
许可协议
本模型遵循 腾讯混元社区许可协议(Tencent Hunyuan Community License Agreement),
与原始模型 tencent/Hy-MT2-1.8B 一致。使用前请阅读随附的 LICENSE.txt。
关键条款(摘要,以原文为准):
- ✅ 允许商业使用、修改、分发、创建衍生品;
- ⚠️ 月活用户(MAU)达 1 亿 需另行向腾讯申请商业许可;
- 🌍 授权区域不含欧盟(EU)、英国(UK)、韩国;
- 📝 分发须保留
LICENSE.txt与Notice声明; - 🚫 不得用模型输出训练其他 AI 模型,不得生成有害/虚假内容。
致谢
- 原始模型:腾讯混元团队 Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
- 量化框架:Apple MLX / mlx-lm
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4-bit
Model tree for assassindesign/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit
Base model
tencent/Hy-MT2-1.8B
# Download the model from the Hub pip install huggingface_hub[hf_xet] huggingface-cli download --local-dir Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit assassindesign/Hy-MT2-1.8B-MLX-4bit