Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/ Language: pt-pt # tencent/Hunyuan-MT-7B [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/facts.json) ## [tencent/Hunyuan-MT-7B](https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/) O Hunyuan-MT-7B da Tencent traduz o texto fornecido para uma língua de destino identificada, com cobertura multilingue e especial atenção ao chinês, às línguas minoritárias e aos dialetos. É o modelo de tradução da família; o modelo identificado separadamente como Chimera combina várias traduções candidatas. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/tencent-hunyuan-mt-7b/#method-1) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. O Hunyuan-MT-7B é o modelo de tradução multilingue da Tencent. A sua função básica é receber uma passagem de origem e produzir essa passagem na língua de destino pedida. A Tencent distingue este tradutor do Hunyuan-MT-Chimera, o modelo de combinação da família que aperfeiçoa várias traduções candidatas para obter um único resultado. #### Escolha o par de línguas e a tradução pretendida A Tencent descreve tradução mútua entre 33 línguas e destaca cinco línguas ou dialetos de minorias étnicas chinesas. A tabela de línguas publicada inclui chinês, chinês tradicional, inglês, francês, português, espanhol, japonês, turco, russo, árabe, coreano, tailandês, italiano, alemão, vietnamita, malaio, indonésio, filipino, hindi, polaco, checo, neerlandês, khmer, birmanês, persa, gujarati, urdu, telugu, marata, hebraico, bengali, tâmil e ucraniano. Também enumera explicitamente tibetano, cazaque, mongol, uigur e cantonês. Indique a língua de destino com precisão, incluindo o sistema de escrita exigido quando for relevante. Um pedido útil pode identificar se um documento precisa de chinês simplificado ou tradicional e indicar o público e a terminologia que devem manter-se consistentes. Mantenha intacta a passagem de origem, para que a tradução possa ser comparada com o material exato fornecido. #### Siga o prompt de tradução do fabricante O fabricante fornece um modelo de prompt para tradução que envolva chinês e outro para pares de línguas que não envolvam chinês. Ambos identificam a língua de destino, colocam o texto de origem abaixo da instrução e pedem a tradução sem uma explicação adicional. O modelo não tem um prompt de sistema padrão; por isso, coloque a instrução da tarefa na mensagem submetida, em vez de depender de um papel padrão não especificado. Para um par que não envolva chinês, um pedido original pode começar assim: «Traduza o segmento seguinte para francês, sem explicações adicionais.» Coloque a passagem de origem a seguir. Quando a tarefa envolver chinês, utilize o modelo correspondente em chinês e substitua o marcador da língua de destino. O resultado esperado é a passagem traduzida, pronta para uma avaliação separada ou para o passo seguinte de processamento de uma aplicação. #### Prepare segmentos que preservem o significado Utilize frases ou parágrafos coerentes, em vez de dividir o texto em posições arbitrárias de caracteres. Mantenha o material envolvente necessário para interpretar pronomes, termos técnicos e expressões idiomáticas. Num manual de produto, inclua juntos o nome do produto, os termos definidos e a instrução efetiva; numa conversa de apoio, preserve a pergunta e a resposta a que ela se refere. Se um documento maior for processado em segmentos, mantenha um ID de segmento estável fora do texto a traduzir e preserve a terminologia acordada nas passagens resultantes. Peça explicitamente como devem ser tratados os nomes, as medidas e os marcadores de substituição e, depois, inspecione esse tratamento na saída. Estes passos de preparação tornam o resultado mais fácil de reunir e rever; não substituem a verificação do significado traduzido. #### Mantenha separados o tradutor e o modelo de combinação O Hunyuan-MT-7B produz uma tradução a partir da fonte. O fluxo documentado do Chimera recebe, em vez disso, a fonte original e várias traduções candidatas na língua de destino e produz uma única tradução aperfeiçoada. Um fluxo que utilize ambas as etapas deve fornecer essas traduções candidatas ao modelo de combinação separado; selecionar apenas MT-7B não realiza essa fusão adicional. O fabricante também apresenta checkpoints FP8 separadamente. Preserve o nome da edição normal Hunyuan-MT-7B ao guardar o pedido e a tradução e distinga-a de um resultado FP8 ou Chimera ao comparar resultados. Os modelos HY-MT1.5 posteriores têm identidades e especificações próprias. #### Orientações de inferência nativa e avaliação do resultado A Tencent recomenda temperature 0.7, top\_p 0.6, top\_k 20 e repetition\_penalty 1.05 no seu exemplo de inferência nativa. Trate o conteúdo traduzido como o resultado a avaliar. Confira nomes, números, unidades, negações, datas e a relação entre frases com a fonte, sobretudo quando uma tradução literal possa perder o sentido pretendido. Guarde juntos a fonte, a língua de destino, a identidade do modelo selecionado e a tradução final revista. Para texto de aplicação, verifique se os marcadores de substituição e a formatação continuam ligados aos campos pretendidos; num documento, leia os parágrafos reunidos para verificar a consistência da terminologia e do tom. Uma frase fluente pode ainda precisar de correção se alterar um pormenor factual ou uma instrução. Através da Ailoot, selecione este ID exato do modelo em /v1/chat/completions e forneça a tarefa em messages. Cada mensagem contém um role e o respetivo content; mantenha juntas a instrução relevante e as fontes. Recolha a resposta JSON completa ou todos os segmentos SSE quando stream estiver ativado e guarde usage juntamente com o resultado escrito. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `tencent/Hunyuan-MT-7B` [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=chat) Outro /`tencent/Hunyuan-MT-7B` ### Introdução O Hunyuan-MT-7B da Tencent traduz o texto fornecido para uma língua de destino identificada, com cobertura multilingue e especial atenção ao chinês, às línguas minoritárias e aos dialetos. É o modelo de tradução da família; o modelo identificado separadamente como Chimera combina várias traduções candidatas. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text`, `image` Saída `text` Formato de saída JSON or SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites tencent/Hunyuan-MT-7B Condições: Utilize exatamente este seletor de encaminhamento do Ailoot. | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`array` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Condições: | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **text\_input** · Obrigatório: messages **image\_with\_text** · Obrigatório: messages with actual image content blocks Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`optional` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, image | | Parâmetro`conditions` | ContratoUtilize exatamente este seletor de encaminhamento do Ailoot., Este protocolo transporta conteúdo de imagem quando o modelo concreto selecionado suporta visão. A aceitação de pedidos pelo protocolo não comprova que todos os modelos consigam processar imagens. | Aliases do método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita Tarifas a zero apenas para texto A cache, as ferramentas e os conteúdos multimédia seguem as respetivas condições de preço, indicadas separadamente. Para entrada e saída apenas de texto #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · crie uma única vez e guarde o resultado completo ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON or SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, os ID de chamadas de ferramentas, as assinaturas de raciocínio que sejam devolvidas, todos os incrementos SSE e os dados completos de consumo. O primeiro fragmento de texto não é o resultado completo. ##### Se for necessário verificar a resposta original Mantenha o X-Client-Request-ID original, a resposta e os cabeçalhos. Um resultado desconhecido ou result\_pending\_check não autoriza uma segunda criação. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[]` | Tipoobject | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoUm campo obrigatório, o seletor de modelo, o tipo ou a representação da entrada é inválido. | Passo seguinteAnalise os detalhes de validação devolvidos antes de preparar um pedido separado. | | Resposta`` | CondiçãoO pedido original ou o respetivo resultado é desconhecido ou requer uma verificação. | Passo seguinteMantenha os identificadores e os cabeçalhos originais; consulte apenas os registos de estado ou da biblioteca suportados. Não volte a enviar o pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `tencent/Hunyuan-MT-7B` [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=messages) Outro /`tencent/Hunyuan-MT-7B` ### Introdução O Hunyuan-MT-7B da Tencent traduz o texto fornecido para uma língua de destino identificada, com cobertura multilingue e especial atenção ao chinês, às línguas minoritárias e aos dialetos. É o modelo de tradução da família; o modelo identificado separadamente como Chimera combina várias traduções candidatas. Entradas aceites Texto · Imagens Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text`, `image` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON or SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites tencent/Hunyuan-MT-7B Condições: Utilize exatamente este seletor de encaminhamento do Ailoot. | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`array` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Condições: | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: | Predefiniçãofalse | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Mínimo: 1 Condições: | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **text\_input** · Obrigatório: messages **image\_with\_text** · Obrigatório: messages with actual image content blocks Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, image | | Parâmetro`conditions` | ContratoUtilize exatamente este seletor de encaminhamento do Ailoot., Este protocolo transporta conteúdo de imagem quando o modelo concreto selecionado suporta visão. A aceitação de pedidos pelo protocolo não comprova que todos os modelos consigam processar imagens. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) Preços da cache explícita Não ativado Quando é pedida cache explícita Tarifas a zero apenas para texto A cache, as ferramentas e os conteúdos multimédia seguem as respetivas condições de preço, indicadas separadamente. Para entrada e saída apenas de texto #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · crie uma única vez e guarde o resultado completo ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "tencent/Hunyuan-MT-7B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON or SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, os ID de chamadas de ferramentas, as assinaturas de raciocínio que sejam devolvidas, todos os incrementos SSE e os dados completos de consumo. O primeiro fragmento de texto não é o resultado completo. ##### Se for necessário verificar a resposta original Mantenha o X-Client-Request-ID original, a resposta e os cabeçalhos. Um resultado desconhecido ou result\_pending\_check não autoriza uma segunda criação. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`content[]` | Tipoobject | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoUm campo obrigatório, o seletor de modelo, o tipo ou a representação da entrada é inválido. | Passo seguinteAnalise os detalhes de validação devolvidos antes de preparar um pedido separado. | | Resposta`` | CondiçãoO pedido original ou o respetivo resultado é desconhecido ou requer uma verificação. | Passo seguinteMantenha os identificadores e os cabeçalhos originais; consulte apenas os registos de estado ou da biblioteca suportados. Não volte a enviar o pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`tencent/Hunyuan-MT-7B`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&route=Ultra&caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&fmt=messages) FAQ · tencent/Hunyuan-MT-7B Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/chat/completions` · `tencent/Hunyuan-MT-7B`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `tencent/Hunyuan-MT-7B`: `text`, `image` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/chat/completions` · `tencent/Hunyuan-MT-7B`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `tencent/Hunyuan-MT-7B`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens` Que limites se aplicam? `POST /v1/messages` · `tencent/Hunyuan-MT-7B`: `max_tokens.minimum`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.