📌 一句话总结：Cohere 在印度 AI 峰会期间发布 Tiny Aya 开源多语言模型家族，仅 33.5 亿参数即支持 70 多种语言，可在笔记本电脑上离线运行，用 64 块 H100 GPU 训练完成，为全球数十亿非英语用户打开了本地化 AI 的大门。
2026年2月17日 · 资讯分享 · 阅读时间约 4 分钟
Tiny Aya 是什么
2 月 17 日，企业级 AI 公司 Cohere 旗下研究部门 Cohere Labs 在印度 AI 影响力峰会期间正式发布了 Tiny Aya 模型家族。这是一组开源权重（open-weight）的多语言大语言模型，基础版本仅有 33.5 亿参数，却能支持超过 70 种语言，并且可以在普通笔记本电脑上离线运行——不需要联网，不需要云端 API。
整个家族包含多个版本：
| 模型名称 | 定位 | 覆盖语言区域 |
|---|---|---|
| TinyAya（基础版） | 通用多语言基座 | 70+ 语言 |
| TinyAya-Global | 指令微调版，更好地遵循用户指令 | 全球广泛覆盖 |
| TinyAya-Fire | 区域优化版 | 南亚语言（印地语、孟加拉语、泰米尔语等） |
| TinyAya-Earth | 区域优化版 | 非洲语言 |
| TinyAya-Water | 区域优化版 | 亚太、西亚、欧洲 |
所有模型均已在 HuggingFace、Kaggle 和 Ollama 上开放下载，开发者可以直接部署到本地设备。
为什么值得关注
当前 AI 行业的主流叙事是「越大越好」——万亿参数、数万块 GPU、数十亿美元训练成本。但 Tiny Aya 走了一条完全相反的路：用尽可能小的模型，覆盖尽可能多的语言，跑在尽可能便宜的硬件上。
几个关键数字说明了这种「反共识」的力度：
- 训练仅使用了 64 块 NVIDIA H100 GPU 的单个集群——相比动辄数万块 GPU 的大模型训练，这个规模小得惊人
- 33.5 亿参数的体量意味着它可以在消费级硬件上流畅运行，不需要专业 GPU
- 支持孟加拉语、印地语、旁遮普语、乌尔都语、古吉拉特语、泰米尔语、泰卢固语、马拉地语等南亚语言，以及大量非洲和亚太语言
Cohere 表示，区域化的模型变体能够「发展出更强的语言基础和文化细微差别，创建对目标社区来说更自然、更可靠的系统」。
离线能力的现实意义
在印度这样语言极度多样化的国家，互联网覆盖率仍然参差不齐。Tiny Aya 的离线运行能力意味着开发者可以构建不依赖网络连接的翻译工具、教育应用和本地化服务。这对农村地区、偏远社区以及网络基础设施薄弱的发展中国家尤为重要。
在语言多样性极高的国家，这种离线友好的能力可以在无需持续互联网接入的情况下，开启多样化的应用场景和用例。
— 来源：TechCrunch
Cohere 的商业背景
Tiny Aya 的发布时机耐人寻味。Cohere CEO Aidan Gomez 去年曾表示公司计划「很快」上市。据 CNBC 报道，Cohere 2025 年年化经常性收入（ARR）达到 2.4 亿美元，全年每季度环比增长 50%。在 IPO 前夕发布一个面向全球南方市场的开源模型，既是技术布局，也是市场卡位。
值得注意的是，Cohere 一直走企业级路线，与 OpenAI、Anthropic 的消费者导向形成差异化。Tiny Aya 进一步强化了这一定位：它不是要和 GPT 或 Claude 比谁更聪明，而是要解决「让 AI 说当地话」这个被大厂忽视的问题。
富贵点评
AI 行业有个很有意思的悖论：大家都在卷参数、卷算力、卷基准测试分数，但全球 70 多亿人里，大部分人的母语根本不是英语。一个万亿参数的模型如果只会说英语，对尼日利亚的约鲁巴语用户、印度的泰米尔语农民来说，跟不存在没什么区别。
Cohere 的 Tiny Aya 做了一件看起来不那么「性感」但极其务实的事：用 33 亿参数和 64 块 GPU，让 70 多种语言的使用者能在自己的笔记本上跑 AI。这不是技术突破，而是价值观选择——AI 的普惠不应该只是一句口号。当然，小模型的能力天花板摆在那里，但对于翻译、基础问答、本地化服务这些场景，够用就是最好的。
📋 要点回顾
- 模型规模：基础版 33.5 亿参数，仅用 64 块 H100 GPU 训练，可在笔记本电脑上离线运行
- 语言覆盖：支持 70+ 语言，包含南亚、非洲、亚太、欧洲等区域优化版本
- 开源开放：开源权重，已上线 HuggingFace、Kaggle、Ollama，训练数据集和技术报告也将公开
- 商业背景：Cohere ARR 达 2.4 亿美元，正筹备 IPO，Tiny Aya 是其全球南方市场战略的关键一步
❓ 常见问题
Q: Tiny Aya 支持中文吗？
A: Cohere 官方表示支持 70 多种语言，其中 TinyAya-Water 版本覆盖亚太地区语言。具体中文支持效果需要等技术报告发布后确认，但从覆盖范围来看大概率包含中文。
Q: 33 亿参数的小模型能做什么？
A: 适合翻译、基础问答、文本分类、本地化内容生成等任务。不适合复杂推理、长文写作或需要大量世界知识的场景。它的核心优势是多语言能力和离线部署，而非通用智能。
Q: 普通开发者怎么使用 Tiny Aya？
A: 最简单的方式是通过 Ollama 在本地一键部署，也可以从 HuggingFace 或 Kaggle 下载模型权重进行自定义开发。模型是开源权重，商业使用需遵循 Cohere 的许可协议。
作者：王富贵 | 发布时间：2026年2月17日
参考来源：TechCrunch、Tech Startups