Index-Translate：哔哩哔哩开源支持150种语言的翻译模型家族

中国大型视频平台哔哩哔哩（Bilibili）旗下的 Index 团队发布了翻译模型家族 Index-Translate。据该团队 GitHub 页面介绍，技术报告、在线演示和文本模型于 2026 年 9 月 30 日公布；模型在 10 月 2 日前陆续上传到 Hugging Face，10 月 3 日又补充了占用内存更少的量化版本。模型文件向所有人开放下载，整个家族均采用 Apache 2.0 许可证，因此可以商用，也可以在自己的服务器或本地电脑上运行。

该家族基于阿里巴巴的 Qwen3.5 模型构建，分为四类任务：文本翻译、语音翻译、面向配音的音节数可控翻译，以及长文档翻译。据模型卡介绍，文本模型覆盖 150 种语言。在技术报告的语言列表中，土耳其语和阿拉伯语都属于 22 种核心语言。

三种规格的文本翻译模型

文本模型包括 20 亿和 90 亿参数的两款模型，以及 Index-Translate-35B-A3B-preview。后者采用混合专家（MoE）架构：总参数量为 350 亿，但每一步只激活约 30 亿参数。这种结构通常比同等规模的稠密模型运行更快，不过全部模型文件仍需装入内存。除普通翻译外，这些模型还能遵循各类指令，例如严格使用给定术语表，保留 JSON、CSV 和 Markdown 格式、代码块以及 {variable} 之类的占位符，并把文本调整为正式或口语化的风格。团队表示，对于网络用语、圈内昵称和玩梗这类难以直译的内容，模型也力求按其本意来翻译。

语音、配音与长文档模型

Index-Echo 负责语音翻译，分为两种形式。S2TT 模型可将音频或视频文件转换为带句级时间戳的双语字幕，发布的程序包支持从中文译为英语、日语和西班牙语。S2ST 模型则会为译文重新配音，并以原说话人的声音作为参考，支持六个方向：中文译为英语、西班牙语和日语，以及英语译为中文、西班牙语和日语。为 Echo 增加更多语言已列入团队的待办清单。

Index-Homura 会让译文尽量贴近指定的音节数，用于准备配音台词和定时字幕，也可以与术语表同时使用。Index-NativeLong 则无需把文档切块，一次性完成整篇翻译，有助于在整本书或整部剧本中保持人名和术语一致。9B 版本发布的配置支持最长 229,376 个词元（token）的上下文。目前提供的模板涵盖中英互译和中日互译。它在 Hugging Face 上的模型名为 Index-Nailong-2B 和 Index-Nailong-9B。语音和配音模型同样提供 2B 和 9B 两种规格。

团队报告中的评测结果

根据技术报告，35B-A3B 预览版在 FLORES 上的 COMET-22 得分为 0.8794，在指令翻译测试 instTrans 上的指令遵循得分为 0.8336，均领先于报告中对比的各个系统。对比对象包括 GPT-5.6-Sol、Gemini 3.5 Flash Lite、DeepSeek-V4.1-Flash 和 TranslateGemma 等模型；在 WMT26 评测中，GPT-5.6-Sol、DeepSeek-V4.1-Flash 和 Gemini 3.5 Flash Lite 的得分更高。在低资源语言上，35B-A3B 模型有 2.4% 的输出语言错误。在团队的 SandGlass 测试中，Index-Homura-9B 有 81.92% 的结果与目标音节数相差不超过 10%。团队还表示，Index-Echo 模型给出的字幕起始时间比其他对比模型偏差更小。

本地部署与试用方式

模型卡介绍了如何用 vLLM 把文本模型部署为兼容 OpenAI 接口的服务。据 GitHub 上的指南，在未量化的 BF16 格式下，2B 模型约需 8 GB 显存，9B 模型约需 24 GB。面向普通电脑，团队还发布了可在 llama.cpp 中运行的 GGUF 文件：在推荐的 4 位版本中，2B 模型约 1.3 GB，9B 模型约 5.8 GB，35B-A3B 模型约 21.7 GB。服务器端另有 FP8 版本，以及面向 NVIDIA Blackwell 显卡的 NVFP4 版本。不想安装的用户可以访问 index-translate.bilibili.com 上的演示；据 GitHub 页面介绍，自 10 月 4 日起还提供了可调用 35B-A3B 模型、兼容 OpenAI 接口的 API。

35B-A3B 模型目前仍是预览版，正式版已列入团队 GitHub 上的待办清单。据模型卡介绍，同时包含多项指令的任务和低资源语言方向仍比核心语言翻译更难，个别成功的示例并不能保证每条指令都会被执行。长文档译文可能出现遗漏或重复段落，因此模型卡建议对输出进行人工检查。虽然土耳其语和阿拉伯语都属于核心语言，最稳妥的做法仍是用自己的文本和语言对进行测试。想要更全面地了解模型表现，也请关注独立研究人员的评估。

来源：Hugging Face：Index-Translate 合集、Index-Translate-35B-A3B-preview 模型卡、Index-Translate-9B 模型卡、Index-Echo-S2ST-9B 模型卡、Index-Homura-9B 模型卡、Index-NativeLong-9B 模型卡、技术报告（arXiv）、GitHub：bilibili/Index-Translate。