Bilibili की Index LLM टीम ने Alibaba के Qwen3.5 पर विकसित बहुभाषी अनुवाद मॉडल का एक सेट, Index-Translate प्रस्तुत किया है। ये टेक्स्ट मॉडल चीनी और अंग्रेजी सहित 150 भाषाओं का समर्थन करते हैं और Hugging Face और ModelScope प्लेटफॉर्म पर Apache-2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। इन्हें 2B, 9B और 35B-A3B (प्रारंभिक संस्करण) आकार में जारी किया गया है, साथ ही एक तकनीकी रिपोर्ट, GitHub कोड और ऑनलाइन डेमो भी प्रदान किए गए हैं।
इन मॉडलों की कार्यक्षमता केवल साधारण अनुवाद से कहीं अधिक है; वे शब्दावली, स्वरूपण और अपरिवर्तित सामग्री को बनाए रखने के संबंध में निर्देशों का पालन करने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, एक उदाहरण में, 9B मॉडल ने गेम सेवा अधिसूचना को कोरियाई भाषा में JSON प्रारूप में अनुवाद किया, जबकि उसकी संरचना, स्टार्स और हैशटैग को बनाए रखा, जैसा कि उपयोगकर्ता ने अनुरोध किया था।
मॉडल परिवार तीन विशिष्ट शाखाओं के साथ विस्तारित होता है। Index-Echo मूल वक्ता की आवाज की विशेषताओं को बनाए रखते हुए अनुवादित सबटाइटल या वॉयसओवर उत्पन्न करता है। इसका बैच स्पीच-टू-स्पीच रूपांतरण पैकेज चीनी से अंग्रेजी, स्पेनिश और जापानी में, और अंग्रेजी से चीनी, स्पेनिश और जापानी में अनुवादों को कवर करता है। Index-Homura मॉडल लक्षित सिलेबल संख्या को ध्यान में रखते हुए अनुवाद को अनुकूलित करता है, जो डबिंग और सबटाइटलिंग के लिए महत्वपूर्ण है। और Index-NativeLong, जिसे Index-Nailong पहचानकर्ताओं के तहत एक्सेस किया जा सकता है, पूरे दस्तावेज़ों का अनुवाद करके उनके बीच लिंक की संगति सुनिश्चित करता है।
Bilibili द्वारा प्रस्तुत उदाहरण उनके अपने समुदाय की सामग्री पर आधारित हैं। जब 9B मॉडल ने फाइनल फैंटेसी XIV में खेलने की इच्छा व्यक्त करने वाले गेमर के स्लैंग वाक्यांश को संसाधित किया, तो उसने इसका अनुवाद 'When the FFXIV itch hits, just go play.' के रूप में किया। लगभग 32,000 टोकन के काल्पनिक पाठ में, जहां चरित्र के नाम की व्याख्या शाही उपाधि के रूप में की जा सकती थी, लंबे दस्तावेज़ के लिए मॉडल ने इस नाम को लगातार बनाए रखा, जबकि वही 9B मॉडल, टुकड़ों में काम करते समय, अनुवाद के अन्य विकल्प देता था।
टीम के आंतरिक बेंचमार्क के अनुसार, प्रारंभिक संस्करण 35B-A3B ने FLORES (COMET-22) पर 0.8794 और WMT26 मूल्यांकनकर्ता स्कोर पर 76.76 का परिणाम दिखाया। 9B मॉडल ने 0.8789 और 75.35 के आंकड़े हासिल किए। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कुछ बड़े सामान्य मॉडल WMT26 पर उच्च परिणाम प्रदर्शित करते हैं, जिसमें DeepSeek-V4.1-Flash 83.55 के परिणाम के साथ शामिल है। कम संसाधन वाले निर्देश पालन कार्यों के साथ काम करते समय, 9B मॉडल ने निर्देशों पर सर्वश्रेष्ठ स्कोर — 0.7725 — और सभी तुलनात्मक मॉडलों में लक्ष्य से विचलन का सबसे कम प्रतिशत — 3.47% — दिखाया। टीम के SandGlass परीक्षण के अनुसार, Index-Homura-9B 81.92% मामलों में निर्धारित सिलेबल संख्या के भीतर 10% के दायरे में आता है।
टीम ने निर्देश पालन, गेमिंग स्लैंग और सिलेबल प्रबंधन को नियंत्रित करने के लिए अपने स्वयं के बेंचमार्क भी विकसित किए हैं। रिपॉजिटरी में एक ब्राउज़र एक्सटेंशन शामिल है जो स्थानीय रूप से तैनात मॉडल का उपयोग करके वेब पेजों का अनुवाद करने की अनुमति देता है, साथ ही वीडियो डबिंग के लिए एक पाइपलाइन भी है। Bilibili आधिकारिक 35B-A3B मॉडल जारी करने, अपने बेंचमार्क को सार्वजनिक करने, Index-Echo में भाषाएं जोड़ने और बड़े मॉडल प्रकाशित करने की योजना बना रही है।