La empresa de IA empresarial Cohere lanzó una nueva clan de modelos multilingües al beneficio de la Cumbre de IA de la India en curso. Los modelos, denominados Tiny Aya, son de peso amplio (lo que significa que su código subyacente está acondicionado públicamente para que cualquiera pueda usarlo y modificarlo), admiten más de 70 idiomas y pueden ejecutarse en dispositivos cotidianos como computadoras portátiles sin carencia de una conexión a Internet.

El maniquí, audaz por Cohere Labs, el rama de investigación de la compañía, admite idiomas del sur de Asia como bengalí, hindi, punjabi, urdu, gujarati, tamil, telugu y marathi.

El maniquí saco contiene 3.350 millones de parámetros, una medida de su tamaño y complejidad. Cohere incluso lanzó TinyAya-Mundial, una interpretación optimizada para seguir mejor los comandos del heredero, para aplicaciones que requieren un amplio soporte de idiomas. Las variantes regionales completan la clan: TinyAya-Earth para las lenguas africanas; TinyAya-Fire para idiomas del sur de Asia; y TinyAya-Water para Asia Pacífico, Asia occidental y Europa.

“Este enfoque permite que cada maniquí desarrolle una saco filología y matices culturales más sólidos, creando sistemas que se sienten más naturales y confiables para las comunidades a las que deben servir. Al mismo tiempo, todos los modelos Tiny Aya conservan una amplia cobertura multilingüe, lo que los convierte en puntos de partida flexibles para una anciano aclimatación e investigación”, dijo la compañía en un comunicado.

Cohere señaló que estos modelos, que fueron entrenados en un solo categoría de 64 GPU H100 (un tipo de chip de ingreso potencia de Nvidia) utilizando fuentes informáticas relativamente modestas, son ideales para investigadores y desarrolladores que crean aplicaciones para audiencias que hablan idiomas nativos. Los modelos son capaces de ejecutarse directamente en dispositivos, por lo que los desarrolladores pueden utilizarlos para impulsar la traducción sin conexión. La compañía señaló que desarrolló su software subyacente para adaptarse al uso en el dispositivo, requiriendo menos potencia informática que la mayoría de los modelos comparables.

En países lingüísticamente diversos como la India, este tipo de capacidad compatible sin conexión puede aclarar un conjunto diverso de aplicaciones y casos de uso sin la carencia de un golpe constante a Internet.

Los modelos están disponibles en HuggingFace, la popular plataforma para compartir y probar modelos de IA, y en Cohere Platform. Los desarrolladores pueden descargarlos en HuggingFace, Kaggle y Ollama para su implementación nave. La compañía incluso está publicando conjuntos de datos de capacitación y evaluación en HuggingFace y planea transmitir un documentación técnico que detalla su metodología de capacitación.

El director ejecutante de la startup, Aidan Gómez, dijo el año pasado que la empresa planea salir a bolsa “pronto”. De acuerdo a CNBCla compañía terminó 2025 con una nota ingreso, registrando $240 millones en ingresos recurrentes anuales, con un crecimiento del 50% trimestre a trimestre durante todo el año.