中國AI翻譯技術再攀高峰。東北大學“小牛翻譯”團隊近日正式開源其最新大模型——NiuTrans.LMT（Large-scale Multilingual Translation），一舉實現60種語言、234個翻譯方向的全覆蓋，不僅以中文與英文為雙核心構建全球語言橋梁，更在藏語、阿姆哈拉語等29種低資源語言上取得顯著突破，為全球語言平等邁出關鍵一步。

雙中心架構，打破“英語霸權”

區別于多數以英語為唯一樞紐的翻譯模型，NiuTrans.LMT采用中-英雙中心設計，支持中文?58種語言、英文?59種語言的高質量直譯，避免“中文→英文→小語種”的二次失真。這一架構尤其利好“一帶一路”沿線國家與中文使用者的直接溝通，推動跨文化交互去中介化。

三層語言覆蓋，兼顧效率與公平

模型精準劃分語言資源層級:

13種高資源語言（如法語、阿拉伯語、西班牙語）:翻譯流暢度媲美人類;

18種中資源語言（如印地語、芬蘭語）:在專業術語與語法結構上高度準確;

29種低資源語言（含藏語、斯瓦希里語、孟加拉語等）:通過數據增強與遷移學習，實現從“不可譯”到“可用譯”的跨越。

兩階段訓練，性能登頂FLORES-200

NiuTrans.LMT在權威多語言基準FLORES-200上表現卓越，穩居開源模型榜首。其成功源于創新的兩階段訓練流程:

繼續預訓練（CPT）:在900億tokens的多語言語料上均衡學習，確保小語種不被淹沒;

監督微調（SFT）:整合FLORES-200、WMT等高質量平行語料(56.7萬條樣本，覆蓋117方向)，精調翻譯準確性與風格一致性。

四大規模開源，從科研到商用全覆蓋

為滿足不同場景需求，團隊同步開源0.6B、1.7B、4B、8B四種參數規模模型，全部可在GitHub與Hugging Face免費下載。輕量版可在消費級GPU運行，適合移動端部署;8B版本則面向企業級高精度翻譯場景，支持API集成與私有化部署。

AIbase認為，NiuTrans.LMT的發布不僅是一項技術成果，更是對“語言多樣性保護”的實際行動。當AI能精準翻譯藏語詩歌、非洲諺語或北歐古語，技術才真正具備人文溫度。東北大學這一開源舉措，正為全球構建一個無語言壁壘的數字未來奠定基石。

項目地址:https://github.com/NiuTrans/LMT