Cohere ने ओपन-वेट 218B मिश्रित-विशेषज्ञ मशीन अनुवाद मॉडल लॉन्च किया

Cohere North Small Translate जारी किया 10 सितंबर, 2026 को, एक ओपन-वेट मिश्रित-विशेषज्ञ मशीन अनुवाद मॉडल जिसमें 218 अरब कुल पैरामीटर और 25 अरब सक्रिय पैरामीटर हैं, जिसे शोध और गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए CC BY-NC 4.0 के तहत लाइसेंस किया गया है।

Cohere ने North Small Translate को अपने North मॉडल परिवार में पहला अनुवाद मॉडल बताया, जो Tiny Aya मॉडल परिवार से लेकर Command A Translate तक की बहुभाषी और अनुवाद वंशावली पर आधारित है। यह मॉडल दोनों दिशाओं में केवल पाठ-आधारित है, जिसमें 16K-टोकन इनपुट संदर्भ और 16K-टोकन आउटपुट सीमा है, और Cohere ने 50 से अधिक भाषाओं के समर्थन का उल्लेख किया है। न्यूनतम हार्डवेयर एक B200 GPU या दो H100 GPU हैं, W4A4 क्वांटाइज़ेशन पर।

Cohere-रिपोर्टेड बेंचमार्क, थ्रूपुट, और लागत

Cohere ने North Small Translate के लिए WMT26 सभी-भाषाओं स्कोर 83.60 की रिपोर्ट की, जो कंपनी के अनुसार अनुवाद में त्रुटियों को खोजने और सुधारने वाले एजेंटिक मल्टी-पास वैरिएंट के लिए 84.36 तक बढ़ गया। Cohere के मूल्यांकन में, जिसमें GPT-5.6-Sol को जज के रूप में उपयोग किया गया, Qwen 3.5 397B A17B ने 81.56 स्कोर प्राप्त किया, DeepL NextGen ने 81.37, Gemma 4 31B (on) ने 79.46, GLM 5.2 FP8 ने 76.50, और Google Translate ने 68.20 स्कोर हासिल किया।

WMT बेंचमार्क मशीन अनुवाद प्रणालियों की सामान्य क्षमताओं का मूल्यांकन विभिन्न भाषाओं, डोमेनों, शैलियों और मोडैलिटीज़ में करता है, और इसकी स्कोरिंग पद्धति 80 से 100 के स्कोर को पूर्ण या केवल मामूली त्रुटियों वाला मानती है। Cohere ने North Small Translate को इस मूल्यांकन में, खुले या बंद, सभी भाषाओं में औसतन सबसे बेहतर प्रदर्शन करने वाला समर्पित मशीन अनुवाद मॉडल बताया, और कहा कि यह 32 उच्च-संसाधन भाषाओं और अतिरिक्त 18 भाषाओं में मजबूत प्रदर्शन करता है।

क्षेत्रीय स्तर पर, Cohere ने बताया कि मॉडल ने यूरोप में Gemma 4 31B (on) को 82.2 बनाम 73.9 से मात दी, जबकि दक्षिण एशिया में लगभग बराबर रहा, 86.2 बनाम 86.7। Cohere ने कहा कि दोनों संस्करणों ने परीक्षण किए गए सभी गैर-यूरोपीय क्षेत्रों में DeepL NextGen से भी बेहतर प्रदर्शन किया: दक्षिण एशिया और MENA में लगभग 8 से 10 अंक अधिक, दक्षिण-पूर्व एशिया में लगभग 4 से 5 अंक अधिक, और पूर्व एशिया में 1 से 3 अंक अधिक, जहाँ मानक मॉडल DeepL के 85.41 स्कोर के करीब पहुंचा।

Cohere के लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट मूल्यांकन में, जो मापता है कि मॉडल एक ही कॉल में पुस्तक के दो अध्यायों का अनुवाद कैसे करता है और पैराग्राफ-स्तर की गुणवत्ता को xComet-XL के माध्यम से स्कोर करता है, North Small Translate ने 48.9 स्कोर प्राप्त किया, जबकि Google Translate ने 21.3 और Gemma 4 31B ने 19.4 स्कोर किया। Cohere ने इस परिणाम को दोनों बेसलाइन से दो गुना से अधिक और सभी सामान्य-उद्देश्य LLM से आगे बताया।

आंतरिक थ्रूपुट परीक्षण में, समान समवर्ती स्तरों और हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के तहत, Cohere ने Gemma 4 31B TP1 की तुलना में 1.4 गुना अधिक आउटपुट थ्रूपुट मापा: कम समवर्तीता पर प्रति सेकंड 112 बनाम 81 टोकन, और उच्च समवर्तीता पर 39 बनाम 30 टोकन, जिसे कंपनी ने प्रति सेकंड 30 से 38 प्रतिशत अधिक टोकन उत्पन्न होने के रूप में बताया।

व्यवसायों के लिए जो व्यावसायिक लाइसेंस का मूल्यांकन कर रहे हैं, Cohere ने औसतन 661 टोकन उपयोग करते हुए प्रति कार्य $0.000676 पर 80.1 स्कोर की रिपोर्ट की। कंपनी ने Gemini 3.1 Pro Preview (high) को प्रति कार्य $0.038928 पर सूचीबद्ध किया, जो 5,762 प्रतिशत अधिक बताया गया, और Qwen 3.5 397B A17B तथा अपने स्वयं के Command A+ को क्रमशः $0.004525 और $0.005158 प्रति कार्य पर, मॉडल प्रदाताओं की वेबसाइटों से टोकन-या-चरित्र-आधारित मूल्य निर्धारण का उपयोग करके, सूचीबद्ध किया।

आर्किटेक्चर और भाषा कवरेज

मॉडल कार्ड में North Small Translate को एक डिकोडर-केवल विरल मिश्रित-विशेषज्ञ ट्रांसफ़ॉर्मर के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें 128 विशेषज्ञ हैं, जिनमें से प्रत्येक टोकन पर आठ सक्रिय होते हैं, साथ ही साझा विशेषज्ञ जो प्रत्येक टोकन पर लागू होते हैं। अटेंशन लेयर स्लाइडिंग-विंडो अटेंशन (विंडो आकार 4096, रोटरी पोज़िशनल एम्बेडिंग्स का उपयोग) को ग्लोबल अटेंशन लेयर के साथ 3:1 अनुपात में इंटरलीव करती हैं, एक डिज़ाइन जो पहली बार Command A में प्रस्तुत किया गया था। राउटर विशेषज्ञ लॉजिट्स पर सिग्मॉइड सक्रियण लागू करता है और चयनित टॉप‑k पर सामान्यीकरण करता है। मॉडल को विशेष रूप से अनुवाद गुणवत्ता के लिए पोस्ट-ट्रेन किया गया था।

जहाँ घोषणा में 50 से अधिक भाषाओं के समर्थन का उल्लेख है, मॉडल कार्ड में ठीक 50 भाषाओं की सूची दी गई है, जिसमें अंग्रेज़ी, अरबी, फ्रेंच, जर्मन, हिंदी, जापानी, कोरियन, रूसी, यूक्रेनी, वियतनामी, और सरल एवं पारम्परिक चीनी शामिल हैं। Cohere के दस्तावेज़ में कवरेज को अंग्रेज़ी के साथ 50 से अधिक भाषा और लोकेल वैरिएंट्स के रूप में बताया गया है, आधुनिक मानक अरबी, जर्मन, फ्रेंच, जापानी, कोरियन, रूसी और यूक्रेनी को टियर‑वन भाषाओं के रूप में नामित किया गया है, और लोकेल वैरिएंट्स जैसे मिस्री, आधुनिक मानक और सऊदी अरबी, पुर्तगाली (पुर्तगाल), सिरिलिक सर्बियाई, और नॉर्वेजियन बोकmål को सूचीबद्ध किया गया है।

लाइसेंसिंग, एक्सेस, और RWS साझेदारी

वज़न Hugging Face पर गेटेड हैं: डाउनलोड करने वालों को अपनी संपर्क जानकारी साझा करने के लिए सहमत होना आवश्यक है, और उपयोग को CC BY-NC 4.0 लाइसेंस के साथ Cohere Labs की Acceptable Use Policy द्वारा नियंत्रित किया जाता है। तीन क्वांटाइज़ेशन वैरिएंट उपलब्ध हैं: BF16 (चार B200 या आठ H100 GPU), FP8 (दो B200 या चार H100), और NVFP4 W4A16 (एक B200 या दो H100), जिन्हें मॉडल कार्ड में Cohere द्वारा उत्पादन में सर्व किए जाने वाले चेकपॉइंट बताया गया है। एक होस्टेड Hugging Face Space मॉडल का डेमो प्रदान करता है।

मॉडल को Cohere की API फ्री टियर के माध्यम से Chat V2 API पर मॉडल ID north-small-translate-1-0 के तहत भी सर्व किया जाता है, जो दर सीमाएँ पहुँचने तक मुफ्त है, और व्यावसायिक लाइसेंसिंग और डिप्लॉयमेंट Cohere के Model Vault के माध्यम से उपलब्ध है, जिसमें सुझाए गए हार्डवेयर दो H100 GPU या एक B200 हैं। Cohere के दस्तावेज़ में उपयोग मामलों में ज्ञान प्रबंधन, सुरक्षा और संचालन दस्तावेज़ीकरण, आंतरिक संचार, तथा स्थानीयकरण और ग्राहक समर्थन शामिल हैं।

Cohere ने कहा कि North Small Translate को RWS के साथ साझेदारी में विकसित किया गया, जो भाषा प्रौद्योगिकी और सेवाओं में AI समाधान कंपनी है, जिसकी Language Weaver अनुसंधान और विज्ञान टीमों तथा भाषा विशेषज्ञों ने विकास के दौरान मॉडल के वास्तविक-विश्व अनुवाद प्रदर्शन को आकार देने में मदद की। कंपनी बताती है कि RWS दुनिया के शीर्ष 100 ब्रांडों में से 80 प्रतिशत से अधिक के साथ काम करता है, और जो उद्यम एक समर्पित अनुवाद और स्थानीयकरण प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता रखते हैं, वे RWS के Language Weaver उत्पाद के माध्यम से मॉडल तक पहुँच सकते हैं।

Cohere के 1 जून, 2026 के सहयोग विवरण के अनुसार, Cohere ने RWS को जुलाई 2025 में Command A Translate का परीक्षण करने के लिए कहा, और सितंबर 2025 तक दोनों टीमों ने एक विशेष अनुवाद मॉडल पर काम शुरू किया, जिसके बारे में पोस्ट ने कहा कि यह RWS के Language Weaver Pro को शक्ति प्रदान करता है। Cohere ने रिपोर्ट किया कि Language Weaver Pro ने मानव मूल्यांकनों में DeepL NextGen के मुकाबले कुल मिलाकर 55 प्रतिशत वाक्य-स्तरीय जीत हासिल की और 32 में से 31 भाषाओं में स्वचालित बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धियों से बेहतर प्रदर्शन किया, जो उद्यम डोमेनों में आमतौर पर उपयोग होती हैं। RWS के CEO Ben Faes ने Language Weaver Pro के पीछे के मॉडल को उत्पाद की मस्तिष्क बताया।