AliCloud、MoEアーキテクチャで低遅延・低コスト市場に切り込むQwen-MT翻訳モデルを発表

AliCloudは最近、最新の機械翻訳モデルQwen-MTをリリースした。 クウェン3 Qwen-MT-turbo は、大規模言語モデル開発のシリーズで、API（qwen-mt-turbo）を通じて開発者や企業ユーザーに公開されています。Qwen-MTは、モデルパラメータの規模を追求する路線とは異なり、軽量なMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しており、翻訳品質、応答性、呼び出しコストのバランスが取れたソリューションを市場に提供することを意図している。

コア・ハイライト：パフォーマンス、コスト、コントロール性

Qwen-MTの主な特徴は3つある：

• 幅広い言語サポートこのモデルは、インド・ヨーロッパ語族、中央チベット語族、アジア・アフリカ語族、南島語族、その他の語族をカバーする92の言語と重要な方言の翻訳をサポートし、世界人口の95%以上に対応できると主張されている。
• 低レイテンシーと低コストMoEアーキテクチャのおかげで、モデルは翻訳タスクを処理する際にすべてのパラメータを呼び出す必要がないため、より高速な推論が可能になります。公式API価格は100万出力あたり トークン 2人民元という低価格を実現したこの価格戦略は、大規模で同時性の高い翻訳依頼を処理する必要があるシナリオにおいて、コスト面で大きな優位性を発揮する。
• プロフェッショナルな場面でのコントロール性Qwen-MTは、基本的な翻訳機能に加えて、用語の介入、ドメインヒント、翻訳メモリなどの高度な機能を備えています。ユーザーは、特定の業界（法律、金融、医療など）や複雑なコンテキストにおいて、より正確で準拠性の高い翻訳を生成するようモデルをガイドするプロンプトをカスタマイズできます。

性能評価：主流モデルとのベンチマーク

アリユン社が発表した自動および手動評価データによると、Qwen-MTの翻訳性能は注目に値する。

自動評価セッションでは、中国語-英語、英語-ドイツ語のマルチドメイン翻訳とWMT24の多言語翻訳タスクをカバーするテスト結果は、Qwen-MTがGPT-4.1-mini、Gemini-2.5-Flashおよび他の大規模モデルを上回ることを示しています。一方、Qwen-MTの翻訳結果は、GPT-4.1やGemini-2.5-Proなどのトップ大規模モデルに匹敵すると言われています。

自動評価の限界を考慮し、同社は中国語、英語、日本語、韓国語を含む主要 10 言語の実際のアプリケーションシナリオに基づく手動評価も実施した。評価の結果、Qwen-MT は、プロの翻訳者による独自の採点において、翻訳結果の「合格率」と「良好率」の両方で明らかな優位性を示しました。

翻訳サンプルの分析：口語表現、インターネット用語、古文への対応力

Qwen-MTがさまざまな言語スタイルや文化的背景に対応できることを証明するために、サンプル翻訳が提供されています。

口語体やインフォーマルな表現への対応：

• 原文::Make your cubicle neat, tidy and make it a homey charm.
• 翻訳を作る。くぶん端正で整然としている。暖かく快適雰囲気だ。
• 原文::Little study hack for y’all…
• 翻訳へせいもんちょっとした学習技術......

インターネットの流行語やスラングを扱う：

• 原文インターネット企業としてレンガを動かすその結果を使って、自分の主張を導き出す。することがない属後知恵の天才ただ、あまり分析しないでほしい。
• 翻訳::As a representation of **working hard** at an internet company, it's really **annoying** to use results to deduce one's own arguments. Don't overanalyze things after the fact **like a hindsight expert**.

文化特有の語彙を扱う：

• 原文::Kim also attended her ex's first Donda listening party...
• 翻訳::キム・カーダシアンまた、7月22日にアトランタのメルセデス・ベンツ・スタジアムで開催された元恋人のデビュー・アルバム『Donda』にも出席した。プレビュー.
• 原文コンチネンタル・エンタープライズ 3Aゲーム 黒い神話：悟空苦しむ根暗青少年やゲーム愛好家から絶賛されている...**西遊記**より引用...結局のところ、誰もが四大傑作** 中国人で育った。
• 翻訳::The **3A game "Black Myth: Wukong"** produced by a mainland company, has been enthusiastically embraced and highly praised by young people and gaming enthusiasts **in Taiwan**...it draws inspiration from the story and characters of "**Journey to the West**"...after all, they are all Chinese who grew up reading the Four Great Classical Novels.

古文書を扱う：

• 原文秦はビスケットを欲しがったが、趙は渡さなかった。秦が入城を望み、秦がそれを渡さなかったなら、それは秦に有利なことであり、秦が出城し、玉が返されたなら、それは趙に有利なことである。
• 翻訳::Moreover, if Qin desires the jade, and Zhao refuses to give it, neither side is at fault. If Zhao gives the jade but Qin does not provide the city, the fault lies with Qin; if Qin provides the city but the jade returns to Zhao, the fault lies with Zhao.

これらの事例から、このモデルは直訳を行うだけでなく、原文の文脈、文化的な意味合い、言語的なスタイルをある程度理解し、変換していることがわかる。

対応言語一覧

APIコール・メソッド

との互換性を持たせることで、開発者がシステムを最大限に活用しやすくなる。 OpenAI APIフォーマットでは、以下のようなものが公式に提供されている。 Python 例

基本的な翻訳：

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.message.content)

用語介入の使用：

専門分野の翻訳 terms 特殊な語彙の正確性を保証するために、パラメータ化された定義済み専門用語の翻訳結果。

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": "而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，敏锐的“嗅觉”让它能更深度、准确地体现身体健康状况。"
}
]
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"
}
]
}
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-mt-turbo",
messages=messages,
extra_body={
"translation_options": translation_options
}
)
print(completion.choices.message.content)
# 预期输出:
# This biological sensor uses graphene, a new material, and its target is chemical elements. Its sensitive "nose" can more deeply and accurately reflect the health status of the body.

ドメインとスタイルを指定する：

とおす domains パラメータは、モデルが翻訳のためにドメイン固有の文体を採用するように導く自然言語の手がかりを提供することができます。

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": "第二个SELECT语句返回一个数字，表示在没有LIMIT子句的情况下，第一个SELECT语句返回了多少行。"
}
]
translation_options = {
"source_lang": "Chinese",
"target_lang": "English",
"domains": "The sentence is from Ali Cloud IT domain. It mainly involves computer-related software development and usage methods, including many terms related to computer software and hardware. Pay attention to professional troubleshooting terminologies and sentence patterns when translating. Translate into this IT domain style."
}
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-mt-turbo",
messages=messages,
extra_body={
"translation_options": translation_options
}
)
print(completion.choices.message.content)
# 预期输出:
# The second SELECT statement returns a number that indicates how many rows were returned by the first SELECT statement without LIMIT clause.