用 Qwen-MT 打破语言壁垒:92 种语言互译的实战指南
作者:高效码农 | 更新:2025-07-25
开场三问
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为什么翻译效果忽好忽坏? -
专业术语、品牌名、法律条款怎样保证一致? -
高并发场景下,如何既快又便宜?
如果你也遇到这三件事,Qwen-MT 已经把答案写进了代码。本文把官方文档拆成 7 个日常场景,配合可复制的 Python / curl 示例,让你 15 分钟就能跑通第一行翻译脚本,并理解它到底好在哪里。
目录
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Qwen-MT 是什么? -
92 种语言全表 -
核心功能:术语、记忆库、领域提示 -
快速上手:4 步拿到第一行译文 -
进阶用法:术语干预 + 记忆库 + 领域定制 -
价格与模型选型(qwen-mt-turbo vs qwen-mt-plus) -
常见问题 FAQ -
完整代码片段合集
Qwen-MT 是什么?
一句话:基于 Qwen3 的轻量级 MoE 翻译大模型,支持 92 种语言互译,带术语干预、记忆库、领域提示三大外挂,每百万 token 最低 2 元人民币。
亮点 | 通俗解释 |
---|---|
92 种语言 | 全球 95% 人口都能直接对话 |
术语干预 | 让“石墨烯”永远译成 graphene,而不是 black lead |
记忆库 | 已校对的双语句对自动复用,减少重复劳动 |
低延迟 | MoE 架构,只激活必要专家,速度比同尺寸模型快 3~5 倍 |
低成本 | turbo 版每百万输出 token 仅 2 元,适合高并发 |
92 种语言都在哪?
官方把语言按语系分组,下面这张表直接复制即可用于 target_lang
参数。
语系 | 示例语言(完整名) |
---|---|
汉藏语系 | Chinese、Cantonese、Burmese |
印欧语系 | English、French、German、Spanish、Russian、Hindi … 共 50+ |
亚非语系 | Arabic (Standard, Egyptian, Gulf)、Hebrew、Maltese |
突厥语系 | Turkish、Kazakh、Uzbek |
南亚语系 | Vietnamese、Khmer |
南岛语系 | Indonesian、Malay、Tagalog |
乌拉尔语系 | Finnish、Hungarian |
其他 | Japanese、Korean、Swahili、Georgian |
完整列表见官方文档。只要记住:用英文全名作参数,比如 target_lang="Spanish"
。
核心功能拆解
1. 术语干预(术语表)
场景:法律合同里 “不可抗力” 必须译为 force majeure,而不是 act of god。
做法:把固定译法提前写给模型。
"terms": [
{"source": "不可抗力", "target": "force majeure"},
{"source": "石墨烯", "target": "graphene"}
]
2. 翻译记忆(TM)
场景:已有 10 万句历史对照句对,希望新译文风格保持一致。
做法:把句对写进 tm_list
,模型会优先复用。
"tm_list": [
{"source": "点击下载", "target": "Click to download"},
{"source": "查看详情", "target": "View details"}
]
3. 领域提示(domain prompt)
场景:IT 技术文档 vs 社交媒体文案,语气截然不同。
做法:用自然语言告诉模型“这是阿里云 IT 文档,保持专业”。
domains: "The sentence is from Alibaba Cloud IT domain. Use formal technical tone."
快速上手:4 步跑通第一行译文
以 Python 为例,curl 版本在文末代码合集。
第 1 步:准备环境
-
注册阿里云账号 -
在 DashScope 控制台 创建 API Key -
本地设置环境变量
export DASHSCOPE_API_KEY=你的真实key
第 2 步:安装 OpenAI SDK
pip install openai
第 3 步:写 10 行代码
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "我看到这个视频后没有笑"}]
translation_options = {
"source_lang": "auto",
"target_lang": "English"
}
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-mt-turbo",
messages=messages,
extra_body={"translation_options": translation_options}
)
print(completion.choices[0].message.content)
第 4 步:运行
python translate.py
终端输出:
I didn't laugh after watching this video.
恭喜,你已经完成第一次调用。
进阶用法:三个真实场景
场景 A:技术白皮书翻译
原文片段:
这套生物传感器运用了石墨烯这种新型材料,它的目标物是化学元素……
需求:
-
“石墨烯” 必须译为 graphene -
整体保持学术客观语气
代码:
translation_options = {
"source_lang": "Chinese",
"target_lang": "English",
"terms": [
{"source": "生物传感器", "target": "biological sensor"},
{"source": "石墨烯", "target": "graphene"},
{"source": "化学元素", "target": "chemical elements"},
{"source": "身体健康状况", "target": "health status of the body"}
],
"domains": "This is from a biomedical engineering white paper. Use precise and academic tone."
}
输出:
This biological sensor uses graphene, a novel material, and targets chemical elements. Its sensitive “nose” can more deeply and accurately reflect the health status of the body.
场景 B:社交媒体字幕
原文片段:
浪姐一、二季还行……后面就有点炒回锅肉的赶脚了。
需求:
-
保留网络俚语味道 -
句尾口语化
代码:
translation_options = {
"source_lang": "Chinese",
"target_lang": "English",
"domains": "Translate in a casual, social media style. Keep the slang tone."
}
输出:
The first two seasons of “Sister Who Makes Waves” were decent … Later it started to feel like reheated leftovers.
场景 C:法律合同
原文片段:
且夫秦欲璧,赵弗予璧,两无所曲直也……
需求:
-
采用正式法律措辞 -
保留古汉语逻辑结构
代码:
translation_options = {
"source_lang": "Chinese",
"target_lang": "English",
"domains": "Translate into formal legal English. Retain the classical structure."
}
输出:
Moreover, if Qin desires the jade and Zhao refuses to give it, neither side is at fault …
价格与模型选型
模型 | 场景 | 输入价 $/M tokens | 输出价 $/M tokens | 免费额度 |
---|---|---|---|---|
qwen-mt-turbo | 高速、低成本 | 0.16 | 0.49 | 50 万 tokens,180 天 |
qwen-mt-plus | 更高质量 | 2.46 | 7.37 | 同上 |
换算成人民币:turbo 每百万输出约 2 元,适合日调用量千万级业务。plus 版适合出版、法律等对质量极度敏感的场景。
常见问题 FAQ
Q1:如何自动侦测源语言?
把 source_lang
设为 "auto"
,模型会自行判断。
Q2:一次最多能翻多长?
-
最大输入:1024 tokens ≈ 700 个汉字 -
最大输出:1024 tokens
Q3:支持流式输出吗?
支持。把 stream=True
即可边生成边读取,降低用户等待感。
Q4:Java SDK 能用吗?
暂时不行,官方文档明确说明 DashScope Java SDK 未支持 Qwen-MT。
Q5:术语表能放多少个词?
官方未给出硬性上限,实测 100 条以内速度无感知下降。
完整代码片段合集
Python(OpenAI 兼容)
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "你的原文"}]
translation_options = {
"source_lang": "auto",
"target_lang": "English"
}
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-mt-turbo",
messages=messages,
extra_body={"translation_options": translation_options}
)
print(completion.choices[0].message.content)
curl(流式)
curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-mt-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "看完这个视频我没有笑"}],
"stream": true,
"translation_options": {
"source_lang": "auto",
"target_lang": "English"
}
}'
结语
语言是最小单位的沟通,也是最顽固的壁垒。Qwen-MT 把 92 种语言、3 项专业功能、1 个轻量接口打包成 10 行代码,让“信、达、雅”第一次触手可及。下次再遇到翻译需求,不妨先跑一遍脚本,把时间留给更有创造性的工作。