La empresa de inteligencia artificial empresarial Cohere lanzó una nueva familia de modelos multilingües durante la cumbre India AI Summit. Los modelos, denominados Tiny Aya, son de código abierto y están disponibles públicamente para su uso y modificación, soportan más de 70 idiomas y pueden ejecutarse en dispositivos cotidianos como laptops sin necesidad de conexión a internet. Según la compañía, estos modelos multilingües representan un avance significativo en la accesibilidad de la inteligencia artificial para comunidades que hablan idiomas nativos.
El modelo fue lanzado por el brazo de investigación de la empresa, Cohere Labs, y ofrece soporte para lenguas del sur de Asia como bengalí, hindi, punjabi, urdu, gujarati, tamil, telugu y marathi. La versión base contiene 3.35 mil millones de parámetros, una medida de su tamaño y complejidad.
Variantes regionales de los modelos Tiny Aya
Cohere también lanzó TinyAya-Global, una versión optimizada para seguir mejor los comandos del usuario en aplicaciones que requieren un amplio soporte lingüístico. Las variantes regionales completan la familia: TinyAya-Earth para lenguas africanas, TinyAya-Fire para idiomas del sur de Asia, y TinyAya-Water para la región de Asia-Pacífico, Asia Occidental y Europa.
Sin embargo, lo que distingue a estos modelos multilingües es su enfoque en la particularidad cultural. La empresa señaló en un comunicado que este enfoque permite a cada modelo desarrollar una base lingüística más sólida y un matiz cultural más profundo, creando sistemas que se sienten más naturales y confiables para las comunidades a las que están destinados a servir.
Capacidad de procesamiento y aplicaciones offline
Según Cohere, estos modelos fueron entrenados en un único clúster de 64 GPUs H100, un tipo de chip de alto rendimiento fabricado por Nvidia, utilizando recursos informáticos relativamente modestos. Esta característica los hace ideales para investigadores y desarrolladores que crean aplicaciones para audiencias que hablan idiomas nativos.
Additionally, los modelos son capaces de ejecutarse directamente en dispositivos, permitiendo a los desarrolladores utilizarlos para potenciar traducción offline. La compañía destacó que construyó su software subyacente para adaptarse al uso en dispositivos, requiriendo menos potencia informática que la mayoría de los modelos comparables.
Impacto en mercados lingüísticamente diversos
En países lingüísticamente diversos como India, este tipo de capacidad compatible con funcionamiento offline puede abrir un conjunto diverso de aplicaciones y casos de uso sin la necesidad de acceso constante a internet. Esta funcionalidad representa una ventaja significativa para regiones con conectividad limitada o intermitente.
Meanwhile, los modelos están disponibles en HuggingFace, la plataforma popular para compartir y probar modelos de IA, así como en la Plataforma Cohere. Los desarrolladores pueden descargarlos en HuggingFace, Kaggle y Ollama para implementación local. La empresa también está publicando conjuntos de datos de entrenamiento y evaluación en HuggingFace.
Perspectivas comerciales de Cohere
El CEO de la startup, Aidan Gomez, declaró el año pasado que la compañía planea salir a bolsa “pronto”. Según CNBC, la empresa cerró 2025 en una nota positiva, registrando 240 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, con un crecimiento del 50% trimestre tras trimestre durante todo el año.
La compañía planea publicar un informe técnico que detallará su metodología de entrenamiento para los modelos Tiny Aya. Los desarrolladores e investigadores estarán atentos a esta documentación para comprender mejor las capacidades y limitaciones de estos modelos multilingües. La disponibilidad de estos recursos en plataformas abiertas facilitará la adopción y adaptación de la tecnología en diversos contextos regionales y lingüísticos durante los próximos meses.