핵심 역량

• 다국어 텍스트 번역
• 저사양 하드웨어에서의 추론
• 메모리 효율적 모델 로딩

강점

• 1.25bit 양자화를 통한 동급 모델 대비 압도적인 메모리 절감
• 1.8B 규모의 파라미터를 유지하면서도 엣지 디바이스 실행 가능

훈련 방식

Tencent HY-MT1.5 1.8B 기반으로 1.25bit 양자화 기법을 적용하여 다국어 번역 성능을 유지하면서 효율성을 극대화함

알아두면 좋은 것

• Tencent HY-MT1.5 1.8B 모델을 기반으로 구축됨
• 1.25bit 양자화가 적용되어 극도로 낮은 메모리 점유율을 가짐
• Hunyuan_v1_dense 아키텍처 기반의 고밀도 번역 성능 지향
• Safetensors 형식을 사용하여 안전한 모델 가중치 로드 지원