Cohere发布了 North Small Translate，这是一个在 50 多种语言上表现强劲的混合专家（mixture-of-experts）机器翻译模型。在 WMT26 基准测试中，North Small Translate 在所有语言上取得 83.6 的综合分数，超越了 DeepL 和 Google Translate 等专有模型，以及 Gemma 4 31B（off）、GLM 5.2 和 Mistral Large 3 等开源权重替代方案。WMT26 全语言综合分数对比各主要模型，基准测试使用 GPT-5.6-Sol 作为评判。
North Small Translate 标志着 Cohere North 模型家族中首个翻译模型的重要里程碑。它延续了 Cohere 在多语言和翻译领域的技术积淀——从 Tiny Aya 模型家族到Command A Translate——代表了 Cohere 致力于在任何需要的地方提供高质量机器翻译的重要一步。
该模型现已以 CC BY-NC 4.0 许可证面向研究和非商业用途开放。North Small Translate 推进了 Cohere 让主权 AI成为技术现实的使命。用户可前往 Hugging Face 下载模型权重——提供多种近无损量化版本——体验 Cohere 的HuggingFace 空间中的模型演示，并阅读实现指南。
开放生态系统中的领先翻译质量
North Small Translate 在机器翻译的多个维度上，平均性能超越了万亿参数以下的同规模开源权重模型和基于 API 的翻译模型。在 WMT 模型评估中，North Small Translate 以 WMT26 全语言基准 83.60 分领先，对比 Qwen 3.5 397B A17B 的 81.56、GLM 5.2 FP8 的76.50、DeepL NextGen 的 81.37、Gemma 4 31B（on）的79.46 以及 Google Translate 的68.20。North Small Translate（Agentic）——能够发现并修复翻译中的错误——得分更高，达到 84.36。
North Small Translate 在 32 种高资源语言和 18 种其他语言上均表现出色。它是全部地区中表现最一致的模型，没有出现同规模模型常见的区域性能急剧下降。在所有语言的平均表现上，它是本次评估中——无论开源还是闭源——表现最佳的专用机器翻译模型。
在区域层面，North Small Translate 表现超出预期，在欧洲大幅领先 Gemma 4 31B（on）（82.2 vs. 73.9），在南亚则与其基本持平（86.2 vs. 86.7）。具体来看，North Small Translate 及其 Agentic 版本在欧洲均大幅领先 Gemma 4 31B（on）——欧盟语言（Agentic 82.74 / 标准 82.17 vs. 72.73）和非欧盟欧洲语言（81.52 / 81.24 vs. 75.90）——在南亚基本持平（87.13 / 86.16 vs. 88.04）。
两个版本在所有非欧洲地区——中东北非（MENA）、南亚、东南亚和东亚——的测试中也均超越 DeepL NextGen，其中南亚和中东北非优势最大（领先 DeepL 约 8–10 分），东南亚中等优势（约 4–5 分），东亚优势最小（约 1–3 分，标准模型已接近 DeepL 的 85.41 分）。
更高吞吐量，更快工作流
North Small Translate 专为高吞吐量生成构建，即使并发扩展时也优先考虑原始输出速度。
在 Cohere 的测试中，North Small Translate 在相同并发级别和硬件配置下，输出吞吐量比 Gemma 4 31B TP1（1× GPU）高出最多 1.4 倍——低并发时 112 vs. 81 输出 Token 每秒（TOPS），高并发时 39 vs. 30 TOPS。实际而言，这意味着每秒多生成 30%–38% 的 Token，在较长输出上转化为显著更快的完成时间。
长文档是许多翻译模型的软肋，但 North Small Translate 并非如此。它在 Cohere 的长上下文评估中获得 48.9 分，超过 Google Translate（21.3）和 Gemma 4 31B（19.4）的两倍以上，领先于 Cohere 测试的所有通用 LLM。结合其吞吐量优势，这意味着在长文本翻译上实现快速、可靠的表现，避免了大多数非专用替代方案常见的质量崩溃。
规模化的翻译成本效率
效率是企业翻译部署的核心约束，Cohere 对 North Small Translate 进行了极致成本效率的工程优化，且不牺牲性能。对于评估 North Small Translate 商业许可证的企业，在每次任务仅$0.000676 的成本、平均仅使用 661 个 Token的条件下，即可获得 80.1 的优秀分数。相比之下，Gemini 3.1 Pro Preview（high）每次任务成本为$0.038928（比 North Small Translate 贵 5,762%）。同规模模型如 Qwen 3.5 397B A17B 和 Cohere 自家的 Command A+ 分别以 $0.004525 和 $0.005158 每次任务的成本实现了不错的性能。
与 RWS 合作，翻译领域最佳
North Small Translate 与 RWS 合作开发。RWS 是一家在语言技术和服务领域 领先的 AI 解决方案公司。与 RWS 的紧密合作——特别是 Language Weaver 的研究与科学团队及其语言专家——在整个开发过程中帮助塑造了模型的实际翻译性能。RWS 服务于全球超过 80% 的百强品牌，助力全球最具雄心的品牌实现跨文化无缝沟通。
North Small Translate 现已在 Hugging Face 上提供，面向非商业和研究用途。
