Cohere presenta north small translate: un modelo de 218b parámetros que alcanza 83.6 en wmt26 en 50 idiomas

Cohere ha lanzado North Small Translate, un modelo de traducción automática basado en Mixture-of-Experts (MoE) esparso con un total de 218B parámetros y 25B parámetros activos. El modelo admite 50 idiomas y obtiene una puntuación de 83.6 en la evaluación WMT26, superando a competidores como DeepL, Google Translate, GLM 5.2 y Mistral Large 3. Se puede implementar a través de la API de Cohere, de forma gratuita hasta que se alcancen los límites de uso, o se puede utilizar para auto-alojamiento, tanto de forma no comercial como comercial. El modelo, parte de la familia North de Cohere, está construido con RWS e incorpora la experiencia de Language Weaver. Utiliza un Transformer esparso MoE solo de decodificación, con aproximadamente el 11.5% de los pesos activos por token. En las pruebas, superó a Gemma 4 31B en Europa y Asia del Sur, con puntuaciones de 82.17 y 86.16, respectivamente. También demostró un mayor rendimiento y mejor rendimiento en documentos largos, obteniendo una puntuación de 48.9 al traducir dos capítulos de un libro, en comparación con 21.3 para Google Translate y 19.4 para Gemma 4 31B. El análisis de costes de Cohere muestra que el modelo es significativamente más barato que alternativas como Gemini 3.1 Pro Preview y Qwen 3.5 397B A17B. El modelo está disponible a través de la API de Chat V2 de Cohere, con tres puntos de control para el auto-alojamiento.