Index-Translate: Bilibili 150 dilde çeviri yapan açık model ailesini yayımladı

Çin'in büyük video platformlarından Bilibili bünyesindeki Index ekibi, Index-Translate adlı çeviri modeli ailesini yayımladı. Ekibin GitHub sayfasına göre teknik rapor, çevrim içi demo ve metin modelleri 30 Eylül 2026'da duyuruldu; modeller Hugging Face'e 2 Ekim'e kadar yüklendi, 3 Ekim'de ise bilgisayarda daha az bellekle çalışan sıkıştırılmış sürümler eklendi. Modelin eğitilmiş dosyaları herkesin indirmesine açık ve ailenin tamamı Apache 2.0 lisansıyla sunuluyor, yani ticari kullanım da dahil olmak üzere kendi sunucunuzda ya da yerel bilgisayarınızda çalıştırılabiliyor.

Aile, Alibaba'nın Qwen3.5 modelleri üzerine kurulu ve dört işe ayrılıyor: metin çevirisi, konuşma çevirisi, seslendirme için hece sayısı ayarlı çeviri ve uzun belge çevirisi. Model kartındaki bilgilere göre metin modelleri 150 dili kapsıyor. Teknik rapordaki dil listesinde Türkçe ve Arapça, 22 ana dil arasında yer alıyor.

Üç boyda metin çeviri modeli

Metin tarafında 2 milyar ve 9 milyar parametreli iki model ile Index-Translate-35B-A3B-preview bulunuyor. Sonuncusu uzmanlar karışımı (MoE) yapısında: toplam 35 milyar parametresi var, ancak her adımda bunların yaklaşık 3 milyarı devreye giriyor. Bu yapı genellikle aynı boydaki tek parça modellere göre daha hızlı çalışır, yine de dosyaların tamamının bellekte durması gerekiyor. Modeller düz çevirinin yanında talimat da izliyor: verilen terim sözlüğüne uymak, JSON, CSV ve Markdown biçimini, kod bloklarını ve {değişken} gibi yer tutucuları bozmadan korumak, metni resmi ya da gündelik bir üsluba uyarlamak bunlardan bazıları. Ekip, internet argosu, takma adlar ve mizahi ifadeler gibi kelimesi kelimesine çevrilemeyen içeriklerin de anlamına göre çevrilmesini hedeflediğini belirtiyor.

Konuşma, seslendirme ve uzun belge modelleri

Index-Echo konuşmayı çeviriyor ve iki biçimde geliyor. S2TT modeli bir ses ya da video dosyasından cümle zaman damgalı, iki dilli altyazı üretiyor; hazır paket Çinceden İngilizce, Japonca ve İspanyolcaya çeviri yapıyor. S2ST modeli ise çevrilen konuşmayı yeniden seslendiriyor ve bunu yaparken kaynak konuşmacının sesini örnek alıyor; Çinceden İngilizce, İspanyolca ve Japoncaya, İngilizceden de Çince, İspanyolca ve Japoncaya olmak üzere altı yön destekleniyor. Ekip, Echo'ya daha fazla dil eklemeyi yapılacaklar listesinde tutuyor.

Index-Homura, çeviriyi istenen hece sayısına yaklaştırarak dublaj ve zamanlı altyazı için satır hazırlıyor; terim sözlüğüyle birlikte de kullanılabiliyor. Index-NativeLong ise bir belgeyi parçalara bölmeden tek seferde çeviriyor; böylece kitap ya da senaryo boyunca kişi adları ve terimler tutarlı kalabiliyor. 9B sürümünün yayımlanan ayarı 229.376 kelime parçasına (token) kadar bağlamı destekliyor. Hazır şablonlar şimdilik Çince ile İngilizce ve Çince ile Japonca arasında iki yönlü çeviri için. Hugging Face'teki kimlikleri Index-Nailong-2B ve Index-Nailong-9B olarak geçiyor. Konuşma ve seslendirme modelleri de 2B ve 9B boylarında sunuluyor.

Ekibin raporundaki sonuçlar

Teknik rapordaki sonuçlara göre 35B-A3B önizleme modeli, FLORES ölçüm setinde 0,8794 COMET-22 puanı ve talimatlı çeviri testi instTrans'ta 0,8336 talimata uyum puanıyla raporda karşılaştırılan sistemlerin önünde yer alıyor. Karşılaştırmada GPT-5.6-Sol, Gemini 3.5 Flash Lite, DeepSeek-V4.1-Flash ve TranslateGemma gibi modeller var; WMT26 değerlendirmesinde ise GPT-5.6-Sol, DeepSeek-V4.1-Flash ve Gemini 3.5 Flash Lite daha yüksek puan alıyor. Raporun az kaynaklı diller testinde 35B-A3B modelinin çıktılarının yüzde 2,4'ü yanlış dilde çıkıyor. Index-Homura-9B, ekibin SandGlass testinde vakaların yüzde 81,92'sinde istenen hece sayısını yüzde 10'luk sapma payı içinde tutturuyor. Ekip, Index-Echo modellerinin altyazı başlangıç zamanlarını karşılaştırılan diğer modellerden daha az sapmayla yakaladığını da bildiriyor.

Yerel kurulum ve deneme yolları

Model kartları, metin modellerini vLLM ile OpenAI uyumlu bir sunucu olarak çalıştırmayı gösteriyor. GitHub'daki kılavuza göre sıkıştırılmamış BF16 biçiminde 2B modeli yaklaşık 8 GB, 9B modeli yaklaşık 24 GB ekran kartı belleği istiyor. Normal bir bilgisayar için llama.cpp ile çalışan GGUF dosyaları da yayımlandı: önerilen 4 bitlik sürümde 2B modeli yaklaşık 1,3 GB, 9B modeli yaklaşık 5,8 GB, 35B-A3B modeli ise yaklaşık 21,7 GB tutuyor. Sunucu tarafı için FP8 ve NVIDIA'nın Blackwell kartlarına yönelik NVFP4 sürümleri de var. Kurulum yapmadan denemek isteyenler için index-translate.bilibili.com adresinde bir demo ve GitHub sayfasına göre 4 Ekim'den beri 35B-A3B modelini çağıran OpenAI uyumlu bir API bulunuyor.

35B-A3B modeli henüz önizleme aşamasında; ekip, resmi sürümü GitHub'daki yapılacaklar listesinde tutuyor. Model kartına göre birden çok talimatın bir arada verildiği işler ve az kaynaklı dil yönleri ana dillere göre daha zor; tek tek başarılı örnekler her talimatın uygulanacağını garanti etmiyor. Uzun belge çevirilerinde eksik ya da tekrar eden bölümler olabileceği için kart, çıktının gözden geçirilmesini öneriyor. Türkçe ve Arapça ana diller arasında olsa da modelleri kendi metinlerinizle ve kendi dil çiftlerinizle denemek en sağlıklı yol. Sonuçları farklı açılardan görmek için bağımsız araştırmacıların değerlendirmelerini de takip edin.

Kaynaklar: Hugging Face: Index-Translate koleksiyonu, Index-Translate-35B-A3B-preview model kartı, Index-Translate-9B model kartı, Index-Echo-S2ST-9B model kartı, Index-Homura-9B model kartı, Index-NativeLong-9B model kartı, Teknik rapor (arXiv), GitHub: bilibili/Index-Translate.