Bilibili가 150개 언어 번역 모델 Index-Translate를 공개했다

Bilibili의 GitHub 조직 저장소에 번역 모델 Index-Translate가 공개됐다. 150개 언어의 텍스트 번역을 지원하며, 웹 데모와 OpenAI 호환 무료 API가 함께 열렸다. 모델 가중치도 Hugging Face 컬렉션으로 배포 중이다.

기반은 Qwen3.5 Base이며, 여기에 번역 작업을 학습시켰다. 공개된 크기는 2B, 9B, 35B-A3B preview 세 가지다. 35B-A3B는 아직 preview 표기로만 올라와 있고, 원문은 모델 구조나 학습 데이터 규모를 따로 설명하지 않는다.

번역 품질 외에 지시 따르기(instruction following)를 별도로 학습한 점이 눈에 띈다. 용어집을 넣거나 문체를 지정하거나, 원문의 내용과 형식을 유지하도록 요구할 수 있다. 소설 번역에서 인물 이름이나 고유 설정 용어를 고정하거나, "설명하지 말고 번역문만 출력" 같은 제약을 거는 식이다.

파생 모델도 같이 나왔다. Echo는 음성을 곧바로 자막으로 바꾸거나 음색 복제를 포함한 종단간(end-to-end) 음성 번역을 담당한다. Nailong은 장문 문서 번역용으로, 문서를 여러 조각으로 나눠 처리할 때 생기는 앞뒤 불일치를 줄이는 데 초점을 맞췄다.

배경에는 상용 번역 API의 비용과 문체 문제가 있다. 원문 댓글에서 한 사용자는 기존 번역 결과가 딱딱하다고 느껴 이 무료 API를 휴대폰 번역 앱의 기본 번역으로 연결해 쓴다고 적었다. 다만 이는 개인 사용 소감이며, 품질을 객관적으로 검증한 자료는 아니다.

개발자 입장에서는 진입 장벽이 낮다. API가 OpenAI 인터페이스를 호환하므로 기존 클라이언트의 base URL만 바꾸면 연결된다. 외부 의존성 없이 호출하는 Python 스크립트도 저장소에 들어 있다. 사내 문서 번역이나 앱 자막 처리처럼 번역을 파이프라인에 끼워 넣어야 하는 작업에서 비용을 낮출 후보가 된다.

주의할 점은 분명하다. 번역 품질에 대한 서술은 제작 측 설명이며, 원문에는 제3자 벤치마크 수치가 없다. 35B-A3B는 preview 단계이고, 무료 API의 제공 기간이나 호출 한도 조건도 공지에 명시되지 않았다. 실제 도입 전에는 자체 도메인 데이터로 검증하는 편이 안전하다.