ÉlőUtoljára: az iméntMa: 21
Modellek & LLMfrissítve: 18:16

A Cohere 218 milliárd paraméteres modellje 83,6 pontot ért el a WMT26 fordítási teszten

A Cohere bejelentette a North Small Translate-et, egy 218 milliárd paraméteres, 50 nyelvet támogató fordítási modellt, amely a cég saját tesztjei szerint 83,6 pontot ért el a WMT26 értékelésen.

A Cohere 218 milliárd paraméteres modellje 83,6 pontot ért el a WMT26 fordítási teszten
Fotó: Zach M / Unsplash
forrás: MarkTechPost·AI Forradalom szerk.·
Megosztás

A modell 25 milliárd aktív paramétert használ tokenenként, és a Cohere állítása szerint felülmúlja a DeepL, a Google Translate, a Qwen 3.5 és a Gemma 4 fordítókat is. (MarkTechPost)

Architektúra és technikai háttér

A North Small Translate egy ritka, elosztott szakértői (MoE) Transformer architektúrát használ, 128 szakértővel, amelyek közül tokenenként 8 aktiválódik. A modell 16 ezer bemeneti és 16 ezer kimeneti tokenes kontextusablakkal rendelkezik, és kifejezetten a fordítási minőség javítására lett utólag betanítva. A Cohere szerint a modell a Transformer 2017-es bevezetése óta megoldott eredeti problémához, az angol-német és angol-francia fordításhoz tér vissza.

Összehasonlítás és költséghatékonyság

A Cohere által végzett tesztek alapján a North Small Translate 83,6 pontot ért el a WMT26 értékelésen, míg az „agentic” verzió, amely képes önmagát javítani, 84,36 pontot szerzett. Összehasonlításképpen, a Qwen 3.5 397B A17B 81,56 pontot, a DeepL NextGen 81,37 pontot, a Gemma 4 31B pedig 79,46 pontot ért el. A Google Translate 68,20 ponttal maradt le jelentősen. A Cohere megjegyzi, hogy ezeket az eredményeket ők futtatták, és független WMT26 eredmények még nem állnak rendelkezésre.

A sebesség és a költséghatékonyság terén is ígéretes a modell. Alacsony terhelés mellett a North Small Translate 112 kimeneti tokent generál másodpercenként, szemben a Gemma 4 31B 81 tokenjével. Nagyobb terhelés mellett ez az arány 39, illetve 30 token/másodperc. A modell képes kezelni hosszabb dokumentumokat is, két fejezetet egyetlen hívásban fordítva 48,9-es pontszámot ért el, míg a Google Translate 21,3-at, a Gemma 4 pedig 19,4-et. A fordítási feladatonkénti költség mindössze 0,000676 dollár, ami jelentősen alacsonyabb, mint a Gemini 3.1 Pro Preview 0,038928 dolláros ára.

A North Small Translate ingyenesen elérhető a Cohere API-ján keresztül nem kereskedelmi célokra, amíg a használati korlátok nem lépik túl. A modell önállóan is telepíthető nem kereskedelmi használatra, illetve kereskedelmi licenc is vásárolható hozzá. A Cohere három ellenőrzőpontot tett közzé a modellhez, amelyek megegyeznek a gyártásban használtakkal, így a 4-bites ellenőrzőpont futtatásához 1x B200 vagy 2x H100 GPU szükséges.

Forrás

Feldolgozott sajtóforrás·MarkTechPost

Eredeti cikk megnyitása →

Ez a cikk a fenti sajtóforrás alapján készült AI-összefoglalóval.

tetszett a cikk? oszd meg →
Megosztás

Tetszik az oldal? Támogasd a fejlesztést

Az AI Forradalom egy automatizált pipeline: napi adatgyűjtés, LLM-feldolgozás és infrastruktúra fenntartása valódi költségekkel jár. Ha értékesnek találod a tömör, naprakész AI-összefoglalókat, egy kávé sokat segít.

Támogatom