用ollama在本地部署了hymt2翻译模型，URL http://localhost:11434/v1/chat/completions，APIKEY ollama填到沉浸式翻译可以使用，但是接入到陪读蛙，总是提示 陪读蛙版本是v1.33.12，有佬遇到过这个问题吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
(dHAtYzJwd2dzNDR3cmk0eHhkcXZlanBhMXRmbWtyZmt2aHlrbzZnNzJ2YXo1NjMzejd0ICAg) base64解码 https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 用不完了，需要的自取 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
apikey：(dHAtYzJwd2dzNDR3cmk0eHhkcXZlanBhMXRmbWtyZmt2aHlrbzZnNzJ2YXo1NjMzejd0ICAgICAgICAgICAgICAgCg==) base64 需要的自取，一直没怎么用，还有几天就到期了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
主要硬件环境：4060TI 16G 显卡 主要软件环境：LM Studio 0.4.14，pdf2zh-next 2.8.2 win版，均在win机器上直接部署 所用模型详细信息： 参数使用： { "temperature": 0.7, "top_p": 0.6, "top_k": 20, "repetition_penalty": 1.05, "max_tokens": 4096 } 参考的官方来源： huggingface.co tencent/Hy-MT2-7B · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 使用一篇ICCV 2019的论文作为测试，翻译结果： Chen_Drop_an_Octave_Reducing_Spatial_Redundancy_in_Convolutional_Neural_Networks_ICCV_2019_paper.no_watermark.zh-CN.dual.pdf (1.0 MB) 个人点评： 速度很快，4并发目测大概有50-60tok/s的速度？ 开了20k上下文，显存占用不到6G（实际上用不上这么大上下文，纯测试玩） 翻译质量还是比较惊喜的，比不了专业模型专业工具但是7B的小模型绝对够用了。 个人感觉那种吃灰的mac mini可以部署一个，给局域网内的设备提供翻译服务（我用的openai接口），基本上相当于可以免费翻译了，速度也能看。 7 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
mt2.cn APK MCP | MT管理器 MT管理器官网 目前的功能只有只读分析：可以读取 APK 结构、资源表、AXML、Dex、Smali 等内容，适合让 AI 帮你理解 APK 内部组成、查找字符串、定位入口组件或梳理代码线索；暂不支持修改、重打包或签名 APK。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
今天看到 腾讯混元最新翻译模型 测试分数很强，于是马上LM Studio下了7b的模型 接上 陪读蛙 测试，实测翻译效果非常好，跟连ds v4 flash api效果差不多，可以替代了。终于在本地跑了一个有用的模型，开心～ 延迟（m4)： 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
Hy-MT2 腾讯新发的这几个翻译模型哪里能用？api调用 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 21 日消息，腾讯混元 21 日（今天）宣布，新一代多语言翻译模型 Hy-MT2 正式开源，腾讯 Hy 翻译小程序也同步开放体验，iOS 和安卓 App 即将推出，并支持本地推理。 Hy-MT2 包含 1.8B、7B、30B-A3B 三种尺寸，均支持 33 种语言互译及 5 种民族语言 / 方言互译 ，在多语言指令遵循、专业领域翻译和真实应用场景翻译中的表现，相比上一代 Hy-MT1.5 拥有明显提升。 其中，轻量级的 1.8B 模型也超越了微软等主流商业 API，且得益于 AngelSlim1.25-bit 极端量化， 仅需 440MB 存储空间 ，可部署在苹果、高通、联发科等手机芯片上支持本地推理，相比 Hy-MT1.5 推理速度提升 1.5 倍。 同步推出的“腾讯 Hy 翻译”小程序基于 Hy-MT2 打造，支持语音输入，并优化了 自定义翻译风格和指令 的能力。 用户不仅可以在联网环境下体验高速版的混元翻译模型，也可以通过提前下载端侧翻译模型，在无网络或者弱网络场景中 使用离线翻译 ，从而解决部分应用场景中网络条件受限的问题。 IFMTBench 也随着模型发布一并开源，这是一个翻译指令遵循测试集，测试集中的指令主要是和翻译任务相关（ 翻译风格变换、指定术语翻译 等），指令和待翻译的文本涵盖多个语种。 例如下面的例子，通过“个性化设定：翻译结果简洁精炼，去掉冗余表达，每句不超过 15 个字”，模型可以遵循指令，让翻译结果更符合要求。 据IT之家了解，该模型已在 GitHub、Hugging Face、ModelScope 等平台开放，兼容多品牌芯片与硬件环境。 HuggingFace： https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt2 Modelscope： https://modelscope.cn/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2 Github： https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2 腾讯云： https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/text 腾讯混元官网： https://aistudio.tencent.com/llm/zh ?tabIndex=0
Hy-MT2包含3个尺寸的模型Hy-MT2-1.8B、Hy-MT2-7B、Hy-MT2-30B-A3B，三个模型均支持33个语种互译，5种民汉/方言。HF官网在 https://huggingface.co/collections/tencent/hy-mt2 官方给的跑分图： 还搞了一个小程序说是，不知道手机端推理能不能比之前快一些，上次部署了个MT-1.5-2bit量化版本在手机上跑一个几十词小翻译都得七八分钟 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 21 日消息，科技媒体 The Walkman Blog 于 4 月 19 日发布博文，报道称基于官网泄露的页面信息，索尼为纪念 1000X 系列发布 10 周年， 计划推出“1000X THE Collexion”限定版耳机，型号为 WH-1000XX。 索尼于 2016 年 10 月推出 MDR-1000X 耳机，该系列奠定了索尼在主动降噪（ANC）领域的领导地位，通过出色的降噪技术、优质音质和智能交互功能，成为抗衡 Bose 的顶尖产品。 索尼 WH-1000X 系列发布历史如下，通常以每 2 年左右的周期进行重大更新，目前最新款是 2025 年 5 月发布的 WH-1000XM6： MDR-1000X (第一代): 2016 年 WH-1000XM2: 2017 年 8 月 WH-1000XM3: 2018 年 WH-1000XM4: 2020 年 8 月 WH-1000XM5: 2022 年 5 月 WH-1000XM6：2025 年 5 月 16 日 IT之家发稿前访问该页面，目前已被撤下，不过基于曝光截图，该限定版耳机宣传标语为“掌握聆听的艺术”，颜色方面会有白色和黑色两种，新品改用金属转轴设计，但取消了折叠功能。 规格方面， 消息称“1000X THE Collexion”限定版耳机采用联发科 MT2855 芯片，大概率配备 QN3 降噪处理器，结合已确认的 DSEE Ultimate 技术 ，有望在降噪深度与音质还原上实现双重突破。 发售信息方面，据 Dealabs 披露，索尼将于 5 月 19 日发布这款旗舰耳机，欧洲市场建议售价为 629 欧元（IT之家注：现汇率约合 5056 元人民币）。 京东 索尼 WH-1000XM6 头戴式无线降噪耳机 2399.4 元 直达链接