断网也能翻译:一个意大利人做的 App,中文却靠腾讯混元撑着

去年有朋友去日本，回来讲了一件事：在秋田一个小站问路，掏出手机打开翻译软件，屏幕上转了三圈，跳出一行「网络连接失败」。对面日本大爷已经比划了三分钟，最后靠画地图解决。

这事不稀奇。翻译软件的问题从来不是翻得准不准，是它得先能联网。机场、地铁、山里、国外漫游没开流量——最需要翻译的时候，恰恰是最容易没网的时候。

所以当我看到有人把整个翻译模型塞进手机本地跑，第一反应是「这东西要么很慢，要么很耗电」。装完用了一周，两样都没想象中那么糟，但有一个比这两样都更要紧的问题，得先说。

它做的事：断网，也能翻

RTranslator ，意大利独立开发者 niedev 从 2020 年开始做，现在一万多星。它的核心只有一句话：翻译模型和语音识别模型都跑在你手机上，不联网也能用。

技术上不神秘，就是两样东西：

这两个都是开源的、质量能打的模型。问题在于它们本来是给服务器用的，直接搬到手机上会卡死。作者做了一件很实的事——把两个模型都转成 ONNX 格式，做量化，再拆开重排，硬是把内存占用和速度压到了手机能接受的范围。

具体压到什么程度，下一节有表。

作者自己写得很清楚：不收集任何个人数据，他连服务器都没有。这一点比功能更值钱——市面上大部分免费翻译工具，代价就是你的语音被传上去训练了。

先泼一盆冷水：主推的那个模式，九成人用不上

打开 App 你会看到三个模式，排第一的叫「对话模式」，也是作者花最多力气做的：

两台手机都装 App ，配对连上，各戴一副蓝牙耳机，手机揣兜里，就能像对方说着你的语言一样聊天。三个人以上也能连。

听起来很厉害。但你把场景代入一下就明白了：你在泰国街头问路，那个摊主凭什么为你装一个 93MB 的 App ？

这就是它的死结。对话模式要求双方都装。它真正适用的不是「临时问路」，而是「长期、固定、双方都愿意配合」的关系——跨国团队开会、外籍配偶、结伴长途旅行。这些人会装，但人数少得多。

作者把这个模式放第一位是可以理解的，因为它技术上最酷。但对普通用户，这是一个用不上的功能。

真正能用的是第二个：一台手机就够

第二个模式叫「对讲机模式」，界面朴素，但这才是一般人真会用的。

规则很简单：只有你一台手机，轮流说。你说中文，它听、翻、用手机喇叭念出外语；对方说外语，它自动判断是外语，翻成中文念给你。麦克风同时听两种语言，自己判断该往哪个方向翻。

适合的就是那些最实际的场合：买东西问价、问路、酒店前台说事、看医生描述症状。不用连网，不用对方装任何东西，掏出手机就能用。

代价是它不是同声传译。要等它把话说完、翻完、念完，才能轮到对方。一句话大概要等两三秒。真正面对面长谈，这个节奏会很累；但对付三五句的短对话，完全够。

第三个模式就是普通的文字翻译，打字翻，没什么可讲的。

它凭什么敢在手机上跑

这是这个项目最硬的地方，也是我最想让你看的部分。作者在 README 里放了一组自己实测的对比数据：

翻译模型的内存从 2.5GB 压到 1.3GB ，翻 75 个词从 8 秒压到 2 秒；语音识别模型的内存从 1.4GB 压到 0.9GB 。他干的事主要三样：

还有个细节很贴心： Whisper 另有一个 0.5GB 内存的低配模式，专门给 8GB 以下内存的手机用，代价是慢到 2.1 秒。作者没把这条路堵死。

翻 75 个词 2 秒，这个数字放在手机上算是能用了。

3.0 版本里，中文翻译换成了腾讯的模型

这是我觉得最有意思的地方。

2.x 用的是 Meta 的 NLLB 。 3.0 版本把它换掉了，现在可以从三个模型里选：

作者的原话是：这三个的翻译质量都比 NLLB 54B 好，和 2024 年的谷歌翻译差不多；而腾讯那个 HY-MT 1.5 1.8B 的分数明显高于谷歌翻译，接近 DeepSeek v3 和 Gemini 3.0。

一个意大利人做的开源项目，中文翻译质量靠中国团队开源的模型撑起来。这事本身就说明开源生态是什么样子——没有谁在闭门造车。

3.0 还顺手把最后一处闭源依赖清理掉了：原来判断语种用的是谷歌的 MLKit ，现在换成开源的 FastText 加 Lingua 。作者在 README 里特意标了一句「100% 开源」，看得出他挺在意这个。

不过要说清楚：3.0 现在还是 beta。目前最新的正式版是 2.1.5 ，用的还是 NLLB 。想尝腾讯模型那个版本，得装 beta 包。

中文这块，有三个短板，得提前知道

这部分我查了 issue 区，不是猜的。

第一，只有简体中文，没有繁体和粤语。 支持语言列表里写的是 Chinese ，实际是简体。有人提了 issue 请求加繁体中文和粤语，到现在还挂着没做。

第二，语音识别是弱项。 它用的是 Whisper-Small ，这是个小模型，英文识别很好，中文只能算能用。坑在 issue 区里能看到痕迹——有人专门提议把语音识别换成阿里的 FunASR （更快、中文更好、能跑 CPU ）。提议被采纳与否是一回事，但这个提议本身说明什么，你懂的。

第三，以前翻中文出过乱码 bug 。 有人报过「输入错误的英文，翻出来的中文全是重复符号」，已经修了，但这提醒你：中文不是这个项目的主场，别指望它对中文的处理像对英语一样细。

再加上一个已知问题：蓝牙连接偶尔会断。作者自己写在 README 的「已知 bug 」里，主要影响对话模式，对讲机模式不太受影响。

装之前先确认两件事

第一，手机内存至少 6GB 。 作者的原话是「为了避免崩溃的风险，至少需要 6GB 内存」。低于这个数别硬装，会闪退。另外 CPU 也别太老，跑模型吃算力。

第二，第一次打开要下 1.2GB 模型。 这 1.2GB 是从 GitHub 拉的，而 GitHub 在国内的速度你自己有数。作者也知道这事——README 里直接贴了一个 Reddit 上讨论「为什么 GitHub 在中国这么慢」的帖子，然后给了另一条路：用电脑把模型下下来，手动塞进 App 里，具体步骤他写在 Sideloading.md。

这一步是整件事最容易失败的地方，比装 App 本身难。

至于装哪个版本：

还有一个前提：它只有安卓版，没有 iOS 。 iPhone 用户不用往下看了。

最后

这东西不适合当成日常翻译主力——日常有网的时候，手机自带的翻译又快又省事。它的价值在那些没网的场合：国外漫游没开流量、信号差的景区、飞机上、以及你压根不想让语音上服务器的任何时候。

一个跑了六年、一万多星、连服务器都没有的项目，作者靠自己贴钱和今年 NLnet 的基金支持在做。它不完美，中文也不是强项，但它解决的是一个真问题：翻译不该依赖网络。

下载

关注后回复「翻译」，自动发你安装包（ 93.4MB ， v2.1.5 正式版）。

3.0 beta 版在项目主页的 Release 里，标着 Pre-release ，自己找：github.com/niedev/RTranslator

项目是 Apache-2.0 协议，代码随便看随便改。但注意一点： 2.x 用的 NLLB 模型本身是「仅限非商业用途」的，这也是作者 3.0 要换模型的原因之一。

如果你下模型那一步卡住了（国内很常见），回复「翻译」时也会给你一份手动装模型的说明。

说句实在的：这 App 最值得装的场景，是你下次出国前，而不是等你已经在国外发现没网的时候。提前装好、提前把 1.2GB 模型下完，落地就能用。临时抱佛脚，你会卡在那 1.2GB 上。

本文由 AI 辅助创作，作者进行了实测验证和编辑修改。