En el contexto del actual auge de la inteligencia artificial, la empresa Cohere ha dado un paso destacado al lanzar su nueva familia de modelos multilingües, conocida como Tiny Aya, durante la cumbre de inteligencia artificial en India. Esta innovadora propuesta no solo pone a disposición públicos de más de 70 lenguas, incluidas varias lenguas sudasiáticas como el bengalí, hindi, punjabi, urdu, gujarati, tamil, telugu y marathi, sino que también es de código abierto, permitiendo que cualquier persona pueda modificar y utilizar el código subyacente.
La investigación detrás de Tiny Aya proviene de los laboratorios de Cohere, que han desarrollado un modelo base que contiene 3.35 mil millones de parámetros, lo cual demuestra su complejidad y capacidad de procesamiento. Además, la compañía ofrece versiones especializadas como TinyAya-Global, diseñado para aplicaciones que requieren un amplio soporte idiomático, y variantes regionales como TinyAya-Earth para lenguas africanas, TinyAya-Fire para lenguas del sur de Asia, y TinyAya-Water para las áreas del Pacífico Asiático, Asia Occidental y Europa.
La compañía ha manifestado que esta estrategia permite que cada modelo adquiera un sólido fundamento lingüístico y un matiz cultural, facilitando sistemas que se sienten más naturales y confiables para las comunidades que pretenden servir. Al mismo tiempo, los modelos Tiny Aya mantienen una amplia cobertura multilingüe, lo que los convierte en un punto de partida flexible para su futura adaptación y para investigaciones ulteriores.
Cohere ha destacado que estos modelos, entrenados en un solo clúster de 64 GPUs H100 de Nvidia, son ideales para investigadores y desarrolladores enfocados en crear aplicaciones para audiencias que hablan lenguas nativas. La característica más atractiva de estos modelos es su capacidad para funcionar directamente en dispositivos, posibilitando la traducción sin necesidad de una conexión a internet, una solución altamente benéfica en países con gran diversidad lingüística como India.
Los modelos están disponibles en plataformas como HuggingFace, Kaggle y Ollama, facilitando su descarga para implementaciones locales. Además, la compañía planea compartir conjuntos de datos de entrenamiento y evaluación en HuggingFace, junto con un informe técnico que detalle su metodología de entrenamiento.
Aidan Gomez, CEO de la startup, mencionó el año anterior que la compañía tiene planes de salir a bolsa “pronto”. Según informes, Cohere concluyó el año 2025 con un notable desempeño, alcanzando 240 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales y un crecimiento del 50% trimestre a trimestre a lo largo del año.
En un mundo cada vez más conectado y dependiente de la tecnología, la introducción de estos modelos multilingües puede abrir la puerta a un amplio espectro de aplicaciones y oportunidades para desarrolladores y comunidades que buscan crear un puente entre diversas culturas y lenguas sin depender de la conectividad constante.
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