North Small Translate

Что это за модель

North Small Translate — модель Cohere, которую обучали только для машинного перевода. Это первая модель-переводчик в линейке North. Слово Small в названии не значит, что она маленькая. Модель построена как смесь экспертов (mixture of experts): внутри 128 подсетей-«экспертов», и на каждый токен работают восемь из них. Всего у неё 218 млрд параметров, но при обработке каждого токена задействовано около 25 млрд. Поэтому она обходится дешевле плотной модели такого же размера.

Модель продолжает прежние работы Cohere по переводу: Command A Translate и линейку Tiny Aya. Её делали вместе с RWS, компанией, которая занимается языковыми технологиями. По замерам Cohere, на бенчмарке WMT26 по всем языкам модель набирает 83,6 балла. У DeepL NextGen 81,37, у Qwen 3.5 397B — 81,56, у Google Translate — 68,2. Есть и агентный режим: модель сама ищет ошибки в своём переводе и исправляет их. В нём результат поднимается до 84,36.

Главный сценарий — перевод длинных документов. На тесте с длинными текстами Cohere насчитала ей 48,9 балла. По данным компании, это больше чем вдвое выше, чем у Google Translate (21,3) и Gemma 4 31B (19,4). Модель берут, когда перевод нужен в большом объёме и хорошего качества, в том числе для языков, на которых мало обучающих текстов.

Веса выложены на Hugging Face под лицензией CC BY-NC 4.0. Она разрешает только исследования и некоммерческое применение. Бизнесу модель доступна по коммерческой лицензии через Cohere и сервис Language Weaver от RWS. Запустить её у себя непросто: в полной точности ей нужно минимум восемь видеокарт H100 или четыре B200. Кроме того, в ответе модели есть служебные метки, и чистый перевод из него достают отдельным парсером Cohere.

Источники: Анонс в блоге Cohere, Карточка модели на Hugging Face, Документация Cohere