Tether AI Research has released three families of open-source translation models designed to run directly on smartphones, laptops, and other edge devices without requiring an internet connection or cloud processing.

QVAC TranslatePsy-AfriSLM supports 19 African languages, AfriNano covers eight, and EuroNano handles nine European languages. By using local inference, the models keep text on the device, allowing translations to continue in areas with unreliable connectivity while avoiding the need to send user data to third-party cloud servers.

AfriSLM 覆盖横跨非洲半数人口使用的语言

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

这些语言覆盖西非、东非、中非和南非地区，使用者分布在约占非洲大陆人口一半的区域。

在本地运行这些模型，可能使教育材料、农业信息和医疗资源的翻译内容在普通消费级硬件上变得可用，尤其是在持续云端连接不现实的地区。相同的本地处理架构一直是 QVAC 研发的核心部分，包括其用于在消费级 GPU 和智能手机上训练及运行 AI 模型的 BitNet LoRA 框架。

800M 参数模型击败更大竞争对手

最小的 TranslatePsy-AfriSLM 模型约有 800 million 个参数，但在 FLORES-200、BOUQuET 和 SMOL 非洲翻译基准测试中，表现优于 Qwen3.5-122B-A10B、TranslateGemma-27B 和 NLLB-3.3B。

在模型训练前，Tether 的训练流程过滤掉了多达 96% 的低质量开源平行数据。AfriSLM 提供 0.8-billion、2-billion 和 4-billion 参数版本，并针对不同硬件限制提供全精度与量化版本。

这些模型采用 Apache 2.0 许可证，允许开发者下载、修改并将其集成到其他应用中。相关 AfriSLM 研究还已被接受，将在 EMNLP 2026 上展示。

EuroNano 将离线翻译压缩至 36MB

TranslatePsy-EuroNano 支持 German、Spanish、French、Italian、Portuguese、Finnish、Czech、Dutch 和 Swedish，并以 English 作为中介，覆盖 90 个翻译方向。

其最小部署仅需约 36MB 存储空间，比同类 Firefox 离线翻译方案所需的 633MB 约减少 94%。在翻译为 English 时，最高质量的 EuroNano 配置保留了 Meta 的 NLLB-200 翻译质量的 98.4%。

此次发布扩展了 QVAC 的策略，该策略已包括本地推理、模型微调，以及面向旨在在没有中心化云服务提供商条件下运行的软件的开发者资助。TranslatePsy-AfriSLM、AfriNano 和 EuroNano 均提供全精度与量化版本，可用于本地部署。