Cohere 重磅开源 Tiny Aya：33 亿参数撬动 70+ 语言，手机离线也能跑的“多语言神器”

在多语言 AI 领域，长期存在一个悖论：要么模型巨大无比、依赖云端算力，只能覆盖主流语言；要么模型轻量但能力孱弱，无法处理复杂的小语种任务。

今日，在印度 AI 峰会期间，企业级 AI 独角兽 Cohere 旗下的研究部门 Cohere Labs 打破了这一僵局，正式推出了 Tiny Aya 系列开源模型。这是一组专为现实世界设计的多语言模型，不仅支持 70 多种语言（涵盖大量资源匮乏的小语种），更惊人的是，它们仅需 33.5 亿参数，即可在笔记本电脑甚至智能手机上流畅运行，完全无需联网。

官方介绍：https://cohere.com/blog/cohere-labs-tiny-aya
模型：https://huggingface.co/collections/CohereLabs/tiny-aya
Demo：https://huggingface.co/spaces/CohereLabs/tiny-aya

核心亮点：小身材，大智慧，真离线

Tiny Aya 的发布标志着多语言 AI 从“云端垄断”走向“边缘普及”。

极致轻量化：基础模型仅 3.35B (33.5 亿) 参数，却能在消费级硬件上实现实时推理。
真正的离线能力：专为设备端（On-Device）构建，无需持续互联网连接。这对于网络基础设施薄弱的地区（如印度农村、非洲偏远地区）具有革命性意义，可广泛应用于离线翻译、本地教育工具等场景。
广泛的語言覆盖：支持超过 70 种语言，特别强化了对 南亚语言（印地语、孟加拉语、泰米尔语、泰卢固语等）、非洲语言 以及 亚太/欧洲语言 的支持。
文化感知力：不仅仅是翻译，更能理解语言背后的文化细微差别，生成自然、可靠的母语响应。

模型矩阵：全球通用 + 区域专精

Cohere 没有采用“一刀切”的策略，而是创新性地推出了 “1+N”模型矩阵，兼顾广度与深度：

1. 全能基石：TinyAya-Base & TinyAya-Global

TinyAya-Base：预训练的 33.5 亿参数底座，覆盖 70+ 语言，是进一步微调的灵活起点。
TinyAya-Global：经过指令微调的通用版本，在 67 种语言上提供均衡、强大的性能，适合作为默认的多语言系统部署。

2. 区域专精变体（Regional Specialists）

为了让 AI 更懂当地文化，Cohere 推出了三个针对特定地理区域的微调版本：

TinyAya-Fire：南亚专精。针对印地语、孟加拉语、旁遮普语、乌尔都语等南亚语言进行了深度优化。
TinyAya-Earth：非洲与西亚专精。专注于提升非洲大陆及西亚地区的语言表现。
TinyAya-Water：亚太与欧洲专精。覆盖亚太地区及欧洲主要语言。

“这种方法让每个模型都能发展出更强的语言基础和文化感知力，为所服务的社区创建更自然、更可靠的系统。” —— Cohere Labs

技术创新：效率至上的训练哲学

Tiny Aya 的成功并非依靠蛮力堆砌算力，而是源于精妙的算法与数据策略：

高效训练：整个后训练过程仅在 单个 64 卡 H100 GPU 集群 上完成，证明了精心设计的数据策略可以替代大规模的暴力计算。
智能 Tokenizer：重新设计了分词器，减少了跨文字和语言结构的碎片化。这意味着每种语言的每个句子产生的 Token 更少，显著降低了内存占用和推理延迟。
数据融合策略：结合了增加语言可塑性的 Tokenization 技术、合成数据的自然化处理以及智能融合不同代次模型的方法，在保留语言细微差别的同时增强了跨语言能力。