无网也能翻译：Tether 发布离线运行的免费 AI 翻译模型，支持本地设备使用
- Tether 的非洲语言模型支持 19 种语言，可直接在本地设备上运行
- 构建 AfriSLM 之前，Tether 剔除了 96% 的低质量训练数据
- EuroNano 仅占 36MB 空间，却支持 90 个翻译方向
Tether AI Research 发布了一套全新翻译系统，完全离线运行，无需连接任何网络。
本次发布包括面向 19 种非洲语言的 QVAC TranslatePsy-AfriSLM，以及面向九种欧洲语言的 QVAC TranslatePsy-EuroNano。
两款模型都在设备本地完成翻译处理，个人数据不出设备，无需上传到远程云服务器。
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非洲语言版本涵盖豪萨语、阿姆哈拉语、约鲁巴语、林加拉语、斯瓦希里语、伊博语、祖鲁语、索马里语、奥罗莫语、马达加斯加语、卢旺达语、科萨语和南非荷兰语。
此外还支持沃洛夫语、卢干达语、尼扬贾语、绍纳语、茨瓦纳语和南索托语，覆盖非洲多个地区的常用语言。
Tether 表示，这 19 种语言的使用人口约占非洲大陆总人口的 50%——该数字指的是语言覆盖范围，而非独立用户数。
AfriSLM 只有 8 亿参数，但 Tether 称这款 LLM 的表现超越了 Qwen3.5-122B-A10B、TranslateGemma-27B 和 NLLB-3.3B。
对比测试基于 FLORES-200、BOUQuET 和 SMOL 基准，不过基准测试成绩并不代表在所有实际翻译场景中都能取得同样效果。
Tether 将这一成果部分归功于数据筛选机制——多达 96% 被判定不合格的材料被直接丢弃。
公司还发布了不同规模的版本，包括 0.8B、2B 和 4B 参数配置，以适配不同硬件需求。
EuroNano 则走了另一条路线：以英语作为中转语言，通过它实现欧洲语言之间 90 个可能的翻译方向。
整个安装包仅 36MB。Tether 称， compared 与类似的 Firefox 离线方案相比，存储占用减少了约 94%。
紧凑的模型体量意味着即使在断网状态下，翻译功能依然可用，且无需为每种语言组合单独下载文件。
这一点对一线工作人员、旅行者以及本地应用开发者至关重要，因为设备存储容量和网络可用性往往是实际使用中的限制因素。
为何 Tether 选择从非洲语言入手
Tether 对非洲地区的关注也与其在撒哈拉以南非洲部分地区部署的实体基础设施相呼应。
该公司已在多个社区安装了太阳能驱动的智能自助终端，提供手机充电、电池更换以及数字金融服务。
这些站点未来有望成为分发教育资料、农业信息及其他本地化翻译内容的新渠道，从而摆脱对持续网络连接的依赖。
“传统金融体系将四十亿人挡在门外，而我们这个时代最强大的技术也在重蹈覆辙，”Tether 首席执行官 Paolo Ardoino 表示。
“语言不应成为决定谁能从人工智能中受益的因素。像这样的开放翻译模型，正迈向这样一个未来：数亿人即便没有可靠的网络连接、也用不起昂贵的系统，也能接触到教育和 AI 工具。”
同样的技术还可与 QVAC MedPsy 配合使用，后者是 Tether 专为本地设备上的医疗健康应用打造的小型模型。
“母亲们可以获得真正易懂的医疗信息，而不是靠猜测；孩子们可以用母语学习知识。这就是我们借由 QVAC 构建的未来，”Ardoino 补充道。
AfriSLM 目前已通过 Hugging Face 提供，相关研究也被录用将在 EMNLP 2026 上展示。
