Tether AI Research ha rilasciato tre famiglie di modelli di traduzione open-source progettati per funzionare direttamente su smartphone, laptop e altri dispositivi edge senza richiedere una connessione Internet o l’elaborazione nel cloud.

QVAC TranslatePsy-AfriSLM supporta 19 lingue africane, AfriNano ne copre otto ed EuroNano gestisce nove lingue europee. Utilizzando l’inferenza locale, i modelli mantengono il testo sul dispositivo, consentendo di continuare le traduzioni in aree con connettività inaffidabile ed evitando la necessità di inviare i dati degli utenti a server cloud di terze parti.

AfriSLM copre lingue usate in metà dell’Africa

TranslatePsy-AfriSLM supporta Hausa, Amharic, Yoruba, Lingala, Swahili, Igbo, Zulu, Somali, Oromo, Malagasy, Kinyarwanda, Xhosa, Afrikaans, Wolof, Luganda, Nyanja, Shona, Tswana e Southern Sotho.

Queste lingue sono diffuse in Africa occidentale, orientale, centrale e meridionale e sono parlate in regioni che rappresentano circa metà della popolazione del continente.

L’esecuzione dei modelli in locale potrebbe rendere accessibili materiali educativi tradotti, informazioni agricole e risorse sanitarie su hardware consumer comune nelle aree in cui l’accesso continuo al cloud non è pratico. La stessa architettura di elaborazione locale è stata una parte centrale dello sviluppo di QVAC, incluso il suo framework BitNet LoRA per l’addestramento e l’esecuzione di modelli AI su GPU e smartphone consumer.

Il modello da 800 milioni di parametri supera rivali molto più grandi

Il più piccolo modello TranslatePsy-AfriSLM contiene circa 800 milioni di parametri ma ha superato Qwen3.5-122B-A10B, TranslateGemma-27B e NLLB-3.3B nei benchmark di traduzione africana FLORES-200, BOUQuET e SMOL.

Il processo di addestramento di Tether ha filtrato fino al 96% dei dati paralleli open-source di qualità inferiore prima dell’addestramento del modello. AfriSLM è disponibile nelle versioni da 0.8 miliardi, 2 miliardi e 4 miliardi di parametri, con release in full precision e quantizzate per diversi limiti hardware.

I modelli utilizzano la licenza Apache 2.0, consentendo agli sviluppatori di scaricarli, modificarli e integrarli in altre applicazioni. La ricerca alla base di AfriSLM è stata inoltre accettata per una presentazione a EMNLP 2026.

EuroNano riduce la traduzione offline a 36MB

TranslatePsy-EuroNano supporta German, Spanish, French, Italian, Portuguese, Finnish, Czech, Dutch e Swedish, usando English come lingua pivot su 90 direzioni di traduzione.

La sua implementazione più piccola richiede circa 36MB di spazio di archiviazione, circa il 94% in meno rispetto ai 633MB richiesti da una configurazione equivalente di traduzione offline di Firefox. La configurazione EuroNano di qualità più elevata ha mantenuto il 98.4% della qualità di traduzione di NLLB-200 di Meta quando traduceva verso English.

Il rilascio amplia una strategia QVAC che include già inferenza locale, fine-tuning dei modelli e finanziamenti per sviluppatori destinati a software progettato per operare senza provider cloud केंदralizzati. TranslatePsy-AfriSLM, AfriNano ed EuroNano sono disponibili in versioni full precision e quantizzate per la distribuzione locale.