近日，金山办公翻译算法团队的两项技术成果在国际机器翻译评测wmt26中斩获优异成绩：多智能体翻译系统trive在23个语言方向中，有14个进入全球第一梯队；英语译繁体中文方向以80.5分遥遥领先，高居榜首，比第二名高出6.2分，部分语向的译文质量已超越专业人工译员。另一款专用翻译模型qingqiu-mt-9b则在参数量低于20b的限定赛道中总体排名第二。
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评测升级：翻译不仅要准确，更要响应指令
WMT由国际计算语言学学会（ACL）主办，已连续举办二十余年，被业界誉为机器翻译领域的“奥运会”。本届通用机器翻译任务覆盖23个语言方向，共46套系统参与人工评估，其中30套来自各参赛团队，其余16套包括谷歌翻译、GPT 5.5、DeepSeek V4 Pro等主流大模型及商业翻译服务，均由主办方统一纳入横向对比。
相较往届，WMT26显著加强了对“指令遵循能力”的考核。除基础语义准确性外，系统还需精准处理语气风格、领域术语，以及HTML、JSON等结构化文本格式要求。评测方法上，主办方采用对比式人工错误标注与动态抽样机制，全面衡量各系统在不同语言对上的综合表现。
简言之，今年的评测不仅关注“是否翻得准”，更强调“能否按用户意图翻”。
两条技术路径：TRIVE重构流程，青丘深耕模型
在英语译繁体中文方向，TRIVE以80.5分位列第一，第二名为74.3分，而第二至第四名之间仅相差0.3分，竞争极为激烈。
评测中一道典型口语题为：“下次你敲门，得等我说‘进来’你才能进来”，TRIVE输出译文获得95分高分，完整保留了原句含义、对话语气及人物互动关系。
TRIVE采用类“翻译项目组”的协同工作流：三位“译员”分别聚焦于忠实性、流畅性与创造性表达；“主编”整合三稿形成初版；“审校”模块则负责核查术语一致性、语气适配性、段落换行及HTML标签等格式规范，并自动触发修正。该流程与底层大模型完全解耦，无需额外微调即可灵活适配多种基座模型。
另一自主研发模型Qingqiu-MT-9B基于Qwen3.5-9B构建。未经翻译专项训练的原始基座模型，在跨语言方向上的平均排名为41.5；经金山办公针对性优化后，平均名次跃升至16.5，在参数量≤20B的受限赛道中整体位居第二。
团队在维持9B参数规模的前提下，显著提升了模型的翻译能力。更小的模型体积也降低了推理开销与部署复杂度，更好地兼顾实际业务场景中对质量与成本的双重需求。
从技术研发到产品落地：相关能力已全面接入WPS翻译功能
一家深耕中文办公软件三十余年的企业，做好翻译并非偶然。中文是歧义密度最高的语言之一，而机器翻译的核心挑战，正是从上下文中精准识别真实语义意图——这恰是WPS长期处理海量中文文档所积累的核心能力。
这套经WMT26权威验证的翻译技术已投入实际应用：公开信息显示，WPS全文翻译、划词翻译、词霸翻译以及面向海外用户的AnyDoc翻译，均已集成与Qingqiu-MT-9B同源的翻译模型；TRIVE所采用的多策略融合与闭环校验机制，也将陆续应用于WPS企业级全文翻译、海外本地化全文翻译及协作IM实时翻译等关键场景。
