Cohere、オープンウェイト 218B Mixture-of-Experts 機械翻訳モデルを発表

Cohereは2026年9月10日にNorth Small Translateをリリースし、総パラメータ数2180億、アクティブパラメータ数250億のオープンウェイトMixture-of-Experts機械翻訳モデルを提供し、CC BY-NC 4.0の下で研究および非商用利用にライセンスされています。

CohereはNorth Small TranslateをNorthモデルファミリー初の翻訳モデルと位置付け、Tiny AyaモデルファミリーからCommand A Translateに至る多言語・翻訳系統を基盤としています。このモデルは双方向ともテキストのみで、入力コンテキストは16Kトークン、出力も16Kトークンの上限があり、Cohereは50言語以上に対応すると述べています。最低ハードウェア要件はB200 GPU 1台またはH100 GPU 2台で、W4A4量子化を使用します。

Cohereが報告したベンチマーク、スループット、コスト

CohereはNorth Small TranslateのWMT26全言語スコアが83.60で、翻訳エラーを検出・修正できるとされるエージェント型マルチパスバリアントでは84.36に上昇したと報告しています。Cohereの評価では、判定にGPT-5.6-Solを使用し、Qwen 3.5 397B A17Bが81.56、DeepL NextGenが81.37、Gemma 4 31B (on) が79.46、GLM 5.2 FP8 が76.50、Google Translate が68.20という結果でした。

WMTベンチマークは、さまざまな言語、ドメイン、ジャンル、モダリティにわたる機械翻訳システムの総合的な能力を評価し、スコア80〜100を完璧またはごく小さな誤差とみなす採点方法を採用しています。CohereはNorth Small Translateを、オープン・クローズドを問わず全言語で平均して最も高性能な専用機械翻訳モデルと位置付け、32の高リソース言語とさらに18言語で強力に機能すると述べました。

地域別では、CohereはヨーロッパでモデルがGemma 4 31B (on) を82.2対73.9で上回り、南アジアではほぼ同等（86.2対86.7）であると報告しました。また、両バージョンはテストされたヨーロッパ以外のすべての地域でDeepL NextGenを上回り、南アジアとMENAでは約8〜10ポイント、東南アジアでは約4〜5ポイント、東アジアでは1〜3ポイント上回り、標準モデルはDeepLの85.41点に近づきました。

Cohereの長文コンテキスト評価では、1回の呼び出しで本の2章を翻訳し、段落ごとの品質をxComet-XLで採点した結果、North Small Translateは48.9点を獲得し、Google Translateの21.3点、Gemma 4 31Bの19.4点を大きく上回りました。Cohereはこの結果を、両ベースラインの2倍以上であり、テストしたすべての汎用LLMを上回ると評価しています。

同一の同時実行レベルとハードウェア構成で内部スループットテストを行ったところ、CohereはGemma 4 31B TP1に対し最大1.4倍の出力スループット（低同時実行時は112トークン/秒対81トークン/秒、高同時実行時は39トークン/秒対30トークン/秒）を測定し、1秒あたり生成トークン数が30〜38％増加したとしています。

商用ライセンスを検討する企業向けに、Cohereは平均661トークンでタスクあたり$0.000676、スコア80.1を報告しました。同社はGemini 3.1 Pro Preview（ハイ）をタスクあたり$0.038928（5,762％高）とし、Qwen 3.5 397B A17B と自社のCommand A+ をそれぞれタスクあたり$0.004525、$0.005158 と、モデル提供者のウェブサイトで示されたトークンまたは文字単位の価格を使用すると記載しています。

アーキテクチャと対応言語

モデルカードでは、North Small TranslateはデコーダーのみのスパースMixture-of-Experts Transformerで、128のエキスパートを持ち、トークンごとに8つが活性化し、すべてのトークンに適用される共有エキスパートも併存すると説明されています。アテンション層はスライディングウィンドウアテンション（ウィンドウサイズ4096、Rotary Positional Embeddings使用）と、位置埋め込みなしのグローバルアテンション層を3:1の比率で交互に配置し、これはCommand Aで初めて導入された設計です。ルーターはエキスパートのロジットにシグモイド活性化を適用し、上位kを正規化します。モデルは翻訳品質向上のために事後学習されています。

発表では50言語以上に対応するとされていますが、モデルカードでは正確に50言語が列挙されており、英語、アラビア語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、日本語、韓国語、ロシア語、ウクライナ語、ベトナム語、簡体字・繁体字中国語が含まれます。Cohereのドキュメントでは、カバレッジは英語に加えて50以上の言語とロケールバリアントと説明し、モダンスタンダードアラビア語、ドイツ語、フランス語、日本語、韓国語、ロシア語、ウクライナ語をティア1言語と位置付け、エジプト語、モダンスタンダード、サウジアラビア語、ポルトガル語（ポルトガル）、キリル文字セルビア語、ノルウェー語ブークモールなどのロケールバリアントを列挙しています。

ライセンス、アクセス、そしてRWSパートナーシップ

重みはHugging Face上でゲートされており、ダウンロード者は連絡先情報の共有に同意する必要があり、利用はCC BY-NC 4.0ライセンスとCohere Labsの許容使用ポリシーに従います。量子化バリアントは3種類あり: BF16（B200 4台またはH100 8台）、FP8（B200 2台またはH100 4台）、NVFP4 W4A16（B200 1台またはH100 2台）で、モデルカードではこれらが本番で提供されるチェックポイントと記載されています。ホストされたHugging Face Spaceでモデルのデモが提供されています。

このモデルはCohereのAPI無料ティアでも提供されており、Chat V2 APIを通じてモデルID north-small-translate-1-0 で利用可能です。レートリミットに達するまで無料で、商用ライセンスとデプロイはCohereのModel Vaultを通じて、推奨ハードウェアはH100 GPU 2台またはB200 1台で利用できます。Cohereのドキュメントでは、ナレッジマネジメント、セーフティ・オペレーション文書、社内コミュニケーション、ローカリゼーションおよびカスタマーサポートなどのユースケースが挙げられています。

CohereはNorth Small TranslateがRWSとのパートナーシップで開発されたと述べています。RWSは言語技術とサービス分野のAIソリューション企業で、Language Weaverの研究・科学チームと語学専門家が開発期間を通じてモデルの実世界での翻訳性能を形成しました。同社はRWSが世界のトップ100ブランドの80％以上と取引しており、専用の翻訳・ローカリゼーションプラットフォームを必要とする企業はRWSのLanguage Weaver製品を通じてこのモデルにアクセスできるとしています。

Cohereの2026年6月1日の協業に関する記事によると、Cohereは2025年7月にRWSにCommand A Translateのテストを依頼し、2025年9月までに両チームはRWSのLanguage Weaver Proを支える専門的な翻訳モデルの開発に着手したと報じられています。Cohereは、Language Weaver Proがヒューマン評価でDeepL NextGenに対し全体の55％の文レベルで優位に立ち、企業領域で広く使用される32言語中31言語の自動ベンチマークでも競合を上回ったと報告しました。RWSのCEO Ben Faesは、Language Weaver Proの背後にあるモデルを「製品の脳」と表現しています。