以下是關於 Cohere Tiny Aya（也稱 TinyAya 或 Tiny Aya 多語言模型家族）的整理資 訊，基於官方公告與相關報導（2026年2月17日發布）： 基本概覽 發布單位：Cohere Labs（Cohere 的研究部門），加拿大多倫多 AI 公司 Cohere。 發布日期：2026年2月17日（於 India AI Summit 期間宣布）。 模型定位：目前規模下最強大的開源多語言模型家族，專注於真實世界語言（包括大量低 資源語言），強調本地運行（甚至手機離線運行），解決 AI 英語中心化的問題，讓全球 非英語母語者（約90%人口）更容易使用 AI。 開源許可：Apache 2.0，可自由商用、修改。 模型家族成員與參數規模 Tiny Aya 是一個模型家族，核心基底為 3.35B 參數（約 33.5 億參數），屬輕量級，可在普通筆電、手機等消費級硬體上本地運行。TinyAya-Base：預 訓練基礎模型（pretrained），支援 70+ 種語言。 TinyAya-Global：基於 Base 的指令微調版（instruction-tuned），在 67 種語言上提 供均衡強大表現，適合廣泛多語言應用。 區域專精變體（在 Global 基礎上進一步優化特定區域）：TinyAya-Earth：針對非洲與 西亞語言（例如斯瓦希里語、阿姆哈拉語、豪薩語、約魯巴語、祖魯語等）。 TinyAya-Fire：針對南亞語言（例如印地語、孟加拉語、泰米爾語、泰盧固語、旁遮普語 、烏爾都語、古吉拉特語、馬拉地語等）。 TinyAya-Water：針對亞太、西亞與歐洲語言。 未來計畫推出更小的 1B 模型，目標嵌入億級設備（如 Apple Neural Engine、 Qualcomm Snapdragon）。 支持語言 超過 70 種語言，特別重視低資源語言（lower-resourced languages）。 涵蓋範例：英語、西班牙語、法語、德語、阿拉伯語、印地語、泰米爾語、斯瓦希里語、 祖魯語、阿姆哈拉語、爪哇語、越南語、泰語、中文、日韓語等。 廣泛包括非洲、南亞、亞太、歐洲等多區域語言，填補許多主流模型忽略的空白。 性能亮點 在同規模模型中表現 state-of-the-art（最先進）。 多語言理解、翻譯品質、目標語言回應質量都很強。 Tokenizer 優化：減少不同語言結構的 token 斷裂，提升推理效率（更少的 token 就能 表達完整句子）。 基準測試：多語言基準（CommonCrawl、GLUE/XGLUE 等）超越同規模競品 20% 以上。 指令遵循（IFEval）得分達 85%，接近閉源大模型。 訓練資料：數萬億 token 規模的多語言平行語料 + 指令微調 + 自研 RAG 技術（減少幻 覺）。 與其他模型比較 優於 Meta Llama、Mistral Mixtral 等開源模型在低資源語言上的表現 。 相較 OpenAI GPT、Google Gemini 等閉源模型：開源、可本地運行、無需網路、不受 API 限制。 專門解決非英語語言弱勢問題。 使用場景 手機端即時翻譯、本地聊天機器人。 教育（本土語言學習 App）。 醫療（偏遠地區方言健康諮詢）。 電商/客服（多語種自動化）。 農業/社區（非洲鄉村用當地語言解答問題）。 適合開發者做進一步微調、指令調優、邊緣設備部署。 如何獲取與試用 Hugging Face：主要發布平台（搜尋 CohereLabs/tiny-aya 或相關 collection）。集合頁：https://huggingface.co/collections/CohereLabs/tiny-aya 可直接試玩 demo（如 tiny-aya 空間支援 70+ 語言聊天）。 其他平台：Kaggle、Ollama、Cohere Platform。 技術報告與更多細節：Cohere 官方 blog（cohere.com/blog/cohere-labs-tiny-aya） 與 GitHub tech report。 總結來說，Tiny Aya 是 Cohere Aya 系列（之前有 Aya 23 支援 101 語言）的輕量進化 版，主打「小而強、多語言、本地跑」，非常適合開發者或需要離線、多語支持的實際應 用。如果你想部署在手機或低算力環境，又需要涵蓋非洲/南亞等低資源語言，這系列目 前是開源模型裡的頂尖選擇之一。 -- TinyAya（Cohere 的 3.35B 參數家族）與 Qwen 系列（尤其是 Qwen2.5 / Qwen3 系列的 較小模型，如 0.5B–7B–14B 等）在多語言支援方面的比較，主要可以從以下幾個維度 來看（基於 2026 年 2 月發布後的公開資訊、技術報告、Hugging Face 模型卡、 Artificial Analysis 等第三方評測與社群討論）： 1. 語言覆蓋數量與重點區域 TinyAya：官方支援 70+ 種語言，強項在於低資源語言的深度優化。特別強調非洲（Swahili、 Amharic、Hausa、Yoruba、Zulu 等）、南亞（Hindi、Bengali、Tamil、Telugu、 Punjabi、Urdu、Gujarati、Marathi 等）、東南亞/亞太（Indonesian、Javanese、 Vietnamese、Thai、Burmese 等）與部分歐洲/中東語言。 區域變體（Earth/Fire/Water）針對特定低資源區域進一步強化，減少 tokenization 斷 裂，提升這些語言的生成與理解品質。 Qwen 系列（Qwen2.5 / Qwen3 / Qwen3.5）：語言覆蓋更廣，最新 Qwen3.5 宣稱支援 200+ 語言與方言（從 119 擴展到 201+），涵蓋英語、中文、法語、西班牙語、阿拉伯 語、日韓、俄語、印尼、越南、泰語等主流語言，也包含南亞、大洋洲、非洲的部分方言 。但 Qwen 的多語言強項主要來自中文 + 英語的極強表現，以及亞洲語言的整體均衡； 低資源語言（如非洲多數語言）的深度不如 TinyAya 專注。 結論：如果你的需求是極端低資源語言（尤其是非洲、南亞鄉村語言），TinyAya 的 區域專精版目前更強；如果需要超廣覆蓋 + 中文極強，Qwen 系列勝出。 2. 同規模下的多語言表現（~3B 級別） TinyAya（3.35B）在 Cohere 技術報告與 Hugging Face demo 中宣稱：在多語言理解、翻譯、指令遵循基準上，超越同規模開源模型（包括部分 Qwen/Mistral/Phi 小模型）20%+。 特別在低資源語言的生成品質（較少幻覺、較自然）、token 效率（Tokenizer 對非拉丁 語系優化更好，相同意思用更少 token）。 社群（如 Reddit /r/LocalLLaMA）討論指出：TinyAya 在 Swahili、Hausa、Tamil、 Bengali 等語言的實際聊天與翻譯體驗明顯優於同級 Qwen2.5-7B 或 Phi-3-mini。 Qwen 小模型（例如 Qwen2.5-7B / Qwen2.5-1.5B / Qwen3-4B 等）：在中文、英語、主 流亞洲語言的基準（如 Global-MMLU-Lite、MT-Bench 多語言版）通常領先 TinyAya。 但在非洲/部分南亞低資源語言上，Qwen 的表現較為「平均」，不如 TinyAya 的專門強 化。 Qwen 的優勢在於整體推理、數學、coding更強，即使在多語言場景下也更均衡（但這也 意味著它不是「純多語言特化」）。 同 3–7B 規模：TinyAya 在低資源語言品質上通常勝出；Qwen 在主流語言 + 整體智 能上更強。 3. 基準測試比較（部分已知數據，2026 年初） Multilingual Index / Global-MMLU-Lite（Artificial Analysis 等）：Qwen3.5 / Qwen2 但小模型（如 Qwen2.5-7B）在 Swahili、Yoruba、Bengali 等語言的分數通常落後 TinyAya-Global / TinyAya-Fire。 翻譯與生成品質（如 FLORES-200 延續或自建低資源測試）：TinyAya 家族在低資源語言 的 ChrF++/BLEU 分數與人類偏好評分上領先同規模競品。 Tokenizer 效率：TinyAya 的 tokenizer 對印歐以外語言優化更好，相同 prompt 在 Hindi/Tamil/Swahili 上 token 數明顯少於 Qwen → 推理更快、記憶體更省。 4. 使用場景建議選 TinyAya：需要在手機/邊緣設備離線運行多語言 App（尤其非洲、南 亞語言）。 專注低資源語言的翻譯、聊天、教育、醫療諮詢。 想進一步微調區域語言的垂直應用。 選 Qwen 小模型：需要中文超強 + 多語言均衡（亞洲語言為主）。 應用同時要求較好的數學、coding、邏輯推理能力。 接受稍微更大的模型（7B+）換取整體更強表現。 總結（2026 年 2 月現況）： TinyAya 是目前開源模型中低資源語言特化最強的 3B 級選擇，特別適合非英語/非中文 的全球多數人口場景； Qwen 系列則是語言覆蓋最廣 + 中文最強的開源家族，在主流語言與綜合能力上更全面， 但低資源語言的「極致表現」不如 TinyAya 的區域專精版。如果你主要服務印度、非洲 、東南亞的本土語言使用者，TinyAya 目前更有優勢；反之若中文或廣泛亞洲語言是核心 ，Qwen 仍是首選。 更多精確數字可參考 Cohere 的 Tiny Aya 技術報告 與 Artificial Analysis 的多語言排行榜。 -- 以上grok整理 參考: https://x.com/shao__meng/status/2023790541742456950 https://www.winzheng.com/article/cohere-tiny-aya-multilingual-models 看到新出小模型連gguf檔都給了本想嘗試一下 結果koboldcpp抓不到TinyAya的tag開不了 總之先弄篇筆記放著 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.224.81 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/AI_Art/M.1771389514.A.C00.html ※ 編輯: error405 (114.36.224.81 臺灣), 02/18/2026 22:43:11