飞猫凭借20多年通信技术积累，推出AI WiFi同声传译设备，有效解决跨国科技合作中的网络不稳定和语言障碍问题。该设备能实时翻译外籍专家发言，改善因信号卡顿和翻译延迟导致的沟通效率低下，为全球化研发协作提供技术支持。
阿里巴巴发布紧凑型Qwen3-VL视觉语言模型系列，含4亿和8亿参数版本，旨在推动多模态AI技术在边缘设备的应用。该模型有助于提升设备端AI处理能力，促进技术普及。
科大讯飞10月14日在上海发布AI同传技术第三次重大升级，推出全新AI翻译耳机，并与迪拜Gitex Global科技盛会联动展示。技术升级使中英同传主观体验分达4.6分（满分5），显著改善传统机器翻译的碎片化问题，展现中国AI翻译领域新突破。
通义千问发布Qwen3-LiveTranslate-Flash多语言实时音视频翻译系统，支持18种主流语言及多种方言的离线和实时翻译。其核心创新是视觉上下文增强技术，不仅能听懂语音，还能结合视觉信息提升翻译准确性，为跨语言交流带来突破性进展。
专为PDF而生的AI，可免费生成摘要、回答问题，支持翻译与多文件聊天。
免费在线视频配音工具，支持多语言翻译、语音生成与口型同步
专业AI翻译工具，支持网页、文档、图片、视频字幕实时双语翻译。
一款免费的 AI 双语翻译工具，支持多种格式的实时翻译。
alibaba
-
Input tokens/M
Output tokens/M
1M
Context Length
reka-ai
128k
mistral
$1.44
$4.32
32.8k
thenexthub
这是一个支持多语言处理的多模态模型，涵盖自然语言处理、代码处理、音频处理等多个领域，能够实现自动语音识别、语音摘要、语音翻译、视觉问答等多种任务。
kmonis48
这是一个基于T5-small架构微调的英语到梵语翻译模型，在50轮训练后验证损失达到0.1564，能够高效准确地将英语文本翻译为梵语。
Minibase
这是一个紧凑的西班牙语到英语翻译模型，针对准确性和效率进行了优化。模型大小为386MB，支持4096个令牌的上下文长度，能够高效精准地完成翻译任务，平均响应时间约245ms。
deepseek-ai
变换器库是一个强大的自然语言处理工具库，提供丰富的预训练模型和便捷的使用接口，广泛应用于文本生成、分类、翻译等NLP任务，极大提升开发效率。
Sunbird
Sunflower-14B是由Sunbird AI开发的多语言大语言模型，专门针对乌干达语言设计。该模型基于Qwen 3-14B架构构建，支持31种乌干达语言以及英语的翻译和文本生成任务，在多项评估中表现出色。
mradermacher
这是一个基于Qwen-7B的梵文翻译和转写模型的量化版本，专门用于梵文与英语之间的翻译以及天城体与IAST转写体之间的转换。通过量化技术减小模型大小，提高推理效率。
这是基于diabolic6045/Sanskrit-qwen-7B-Translate-v2的量化版本，专门用于梵语翻译和转写任务。提供多种量化类型，支持英语到梵语的翻译和转写，包括IAST和天城文两种格式。
openchs
这是一个基于Helsinki-NLP的opus-mt-mul-en模型进行微调的斯瓦希里语-英语翻译模型。该模型专门针对儿童热线服务场景进行了优化训练，采用合成的热线对话数据进行训练，具备防止生成幻觉的机制，并通过早停策略监控BLEU分数来保证翻译质量。
Mungert
Hunyuan-MT-7B是腾讯推出的7B参数翻译模型，支持33种语言的互译，包括5种中国少数民族语言。该模型在WMT25比赛中表现出色，在31个语言类别中的30个类别获得第一名，提出了从预训练到集成优化的完整翻译模型训练框架。
这是慧慧混元MT奇美拉7B消融版模型的量化版本，专门针对翻译任务优化，提供多种量化选项以满足不同硬件需求。模型支持英语，采用GGUF格式，适用于资源受限环境。
这是LiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MT模型的静态量化版本，支持英语和日语的双向翻译任务，专为边缘计算场景优化，提供多种量化选项以适应不同硬件需求。
混元翻译模型是由腾讯开发的先进机器翻译系统，包含翻译模型混元-MT-7B和集成模型混元-MT-Chimera。该模型支持33种语言的互译，包括中文、英语、法语等主流语言以及中国的五种少数民族语言，在WMT25竞赛中表现优异。
YanoljaNEXT-Rosetta-20B是多语言翻译模型，支持11种语言互译，包括英语、中文、日语、韩语等。该模型经过静态量化处理，提供多种量化版本，在保持翻译质量的同时显著减少模型大小和计算资源需求。
这是腾讯混元翻译模型7B的量化版本，支持多种语言的翻译，能在不同场景下满足多样化的翻译需求。该模型经过GGUF格式量化，提供多种量化级别以适应不同的硬件和性能需求。
基于腾讯 Hunyuan-MT-Chimera-7B 的多语言翻译模型的量化版本，提供多种量化精度选择，支持36种语言的翻译任务，包括主流和小众语言，为多语言交流提供高效工具。
sugoitoolkit
Sugoi LLM 32B Ultra是基于Qwen2.5-32B-Instruct优化的高性能大语言模型，充分释放了前作Sugoi 32B模型的全部潜力。该模型采用GGUF格式，专注于翻译任务，具有出色的多语言处理能力。
RedHatAI
Voxtral-Mini-3B-2507-FP8-dynamic 是 Voxtral-Mini-3B-2507 的量化版本，针对语音转录、翻译和音频理解进行了优化，采用 FP8 数据类型量化。该模型具有强大的音频理解能力，能处理多种与音频相关的任务。
utter-project
TowerVision是一个开源的多语言视觉语言模型家族，具备强大的多模态理解能力，在20种语言和方言中表现出色，特别擅长多模态多语言翻译和文化感知任务。
NexaAI
基于OpenAI Whisper架构微调的自动语音识别和语音翻译模型，通过减少解码层数量实现显著速度提升，同时保持接近原版的识别质量。
trillionlabs
Tri-1.8B是由Trillion Labs推出的轻量级多语言翻译模型，拥有18亿参数，支持英语、韩语、日语和中文之间的双向翻译，具有高效部署和优秀翻译质量的特点。
使用MCP协议进行文本翻译的工具
一个基于DeepL API的MCP服务器，提供文本翻译和语言列表功能。
Suppr超能文献提供AI驱动的文档翻译和中文PubMed文献搜索服务，支持多种文档格式翻译和智能文献检索
TranslationX MCP Server是一个基于Python的模型上下文协议服务器，用于支持TranslationX的翻译服务，可通过Cursor集成使用。
一个MCP协议服务器，用于从TypeScript/JavaScript源代码中提取嵌入式数据（如i18n翻译或键值配置）和SVG组件，生成结构化JSON配置文件和独立SVG文件。
Lara Translate MCP Server是一个基于模型上下文协议(MCP)的翻译服务中间件，为AI应用提供与Lara Translate API的桥梁连接。
一个用于管理Xcode本地化字符串文件的MCP服务器，提供翻译管理工具和网页编辑器，支持多语言翻译、键值管理和设备适配。
i18n MCP Server 是一个强大的国际化工具，通过服务器接口利用语言模型自动翻译JSON语言文件，简化多语言项目管理流程。
一个基于MCP协议的iOS本地化字符串管理工具，提供自动化翻译和Xcode字符串目录管理功能，支持多语言提取、批量翻译和文件更新。
MotaWord CLI 是一个用于管理和自动化翻译与本地化需求的命令行工具，支持多种配置和集成场景，特别适合开发环境和CI/CD流程。
AiryLark MCP是一个专业级翻译服务接口，采用三阶段流程确保翻译质量，支持多语言互译和领域术语识别，适用于技术文档、学术论文等专业场景。
AllVoiceLab官方MCP服务器，支持文本转语音、视频翻译等强大API交互，为多款客户端提供语音生成、视频翻译及智能变声服务。
Doctranslate.io MCP Server 是一个基于Model Context Protocol (MCP)的文档翻译服务，提供多语言文档翻译、文本翻译、幻灯片生成及翻译历史管理功能。
MCP翻译服务器是一个专注于满汉双向翻译的高性能系统，集成了先进的形态分析和深度学习技术，提供全面的低资源语言翻译解决方案。
基于Amazon Bedrock的PowerPoint翻译工具，支持命令行和FastMCP服务集成，保留原始格式进行高质量翻译。
多AI提供商JSON翻译工具，支持智能缓存、批量处理和本地化翻译
MotaWord MCP是一个私有接口协议，提供对翻译项目数据的结构化实时访问，支持外部系统（如LLM、自动化工具等）获取翻译工作流的上下文感知信息，实现项目状态监控与集成。
这是一个基于OpenAPI规范的MCP服务器项目，用于Google翻译API的v3beta1版本，支持多种传输模式和配置方式。
这是一个让LLM（如Claude）直接与BigQuery数据库交互的服务器，作为AI助手与数据库之间的安全翻译层，支持通过自然语言查询数据而无需手动编写SQL。
POEditor MCP服务器是一个用于与POEditor翻译管理API交互的模型上下文协议服务器，提供术语管理、翻译更新和多语言支持功能
TensorboardMultiple Languages%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
