El Salvador merkezli Tether internetsiz yapay zekâ modellerini tanıttı
El Salvador merkezli Tether şirketinin yapay zekâ araştırma birimi Tether AI Research, akıllı telefon ve dizüstü bilgisayar gibi günlük cihazlarda internete ihtiyaç duymadan çalışabilen yeni açık kaynaklı yapay zekâ çeviri modellerini kullanıma sundu. Afrika ve Avrupa dillerini kapsayan modeller, çevirileri doğrudan cihaz üzerinde gerçekleştirerek kullanıcı verilerinin üçüncü taraf sunuculara gönderilmesi ihtiyacını ortadan kaldırıyor.
Özellikle Sahra Altı Afrika’ya odaklanan model ailesinde 19 Afrika dilini destekleyen QVAC TranslatePsy-AfriSLM, 8 Afrika dilini destekleyen QVAC TranslatePsy-AfriNano ve 9 Avrupa dilini kapsayan QVAC TranslatePsy-EuroNano yer alıyor.
TranslatePsy modelleri, internet bağlantısına veya uzaktaki bir veri merkezine ihtiyaç duymadan doğrudan cihazlarda çalışabiliyor. Bu yapı, internet erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde kullanım imkânı sunarken çevrilen içeriklerin kullanıcının cihazında kalmasını sağlıyor.
Afrika’da yüz milyonlarca kişiye kendi dilinde erişim imkânı
Gelişmiş yapay zekâ araçlarının büyük bölümü sınırlı sayıdaki dili destekliyor ve internet bağlantısına ihtiyaç duyuyor. Bu durum Afrika’da yüz milyonlarca insan için yapay zekâ teknolojilerine erişimde engel oluşturuyor.
TranslatePsy-AfriSLM; Hausa, Amharca, Yoruba, Lingala, Svahili, Igbo, Zulu, Somalice, Oromo, Malgaşça, Kinyarwanda, Xhosa, Afrikaans, Wolof, Luganda, Nyanja, Shona, Tswana ve Güney Sotho dillerini destekliyor. Afrika nüfusunun yaklaşık yarısını temsil eden bu diller aracılığıyla eğitim programlarının, bilimsel içeriklerin ve yapay zekâ destekli öğrenme araçlarının geniş kitlelere ulaştırılması hedefleniyor.
TranslatePsy-AfriSLM’nin en küçük modeli, performans testlerinde ABD merkezli Alibaba’nın Qwen3.5-122B-A10B, ABD merkezli Google’ın TranslateGemma-27B ve ABD merkezli Meta’nın NLLB-3.3B modellerini geride bıraktı. Tether AI Research, düşük kaliteli eğitim verilerinin yüzde 96’ya kadarını ayıklayan bir yöntem geliştirerek küçük modellerle performans elde etti.
Sağlıktan tarıma farklı alanlarda kullanım potansiyeli
TranslatePsy-AfriSLM, Tether’in sağlık alanında geliştirdiği QVAC MedPsy modeliyle birlikte kullanıldığında geniş kitlelere kendi dilinde sağlık bilgisi ve eğitimi ulaştırılmasına imkân tanıyor. Sistemlerin güvenlik önlemleriyle kullanılması gerektiği belirtiliyor.
Modeller ayrıca çiftçilerin tarımsal bilgilere kendi dillerinde ulaşmasını, insani yardım ve afet bölgelerinde yerel dilde iletişim kurulmasını ve saha ekiplerinin topluluklarla iletişimini kolaylaştırmayı hedefliyor.
Tether’in Sahra Altı Afrika’daki güneş enerjili kioskları; telefon şarjı, batarya değişimi ve dijital finansal hizmetler sunuyor. Bu noktaların gelecekte yerel dilde eğitim ve bilgilendirme içeriklerine erişim sağlayan merkezlere dönüştürülmesi planlanıyor.
Avrupa’da dokuz dili destekleyen yapı
Tether AI Research, aynı teknolojiyi Avrupa dilleri için de erişime açtı. TranslatePsy-EuroNano, dokuz Avrupa dili arasında toplam 90 farklı yönde çeviri yapabiliyor.
Modelin en küçük sürümü 36 MB depolama alanına ihtiyaç duyuyor. Benzer çevrimdışı çeviri sistemlerinin 633 MB alan gereksinimi dikkate alındığında sistem yüzde 94 daha az depolama alanı kullanıyor. TranslatePsy-EuroNano, İngilizceye yapılan çevirilerde ABD merkezli Meta’nın NLLB-200 modelinin çeviri kalitesinin yüzde 98,4’ünü koruyor.
Açık kaynaklı modeller platformlarda yayımlandı
Tether CEO’su Paolo Ardoino konuya ilişkin yaptığı açıklamada şu ifadeleri kullandı:
“Dört milyar insan geleneksel finans sisteminin dışında kaldı ve çağımızın en güçlü teknolojisi de aynı hatayı tekrarladı. Dil, yapay zekâdan kimin faydalanabileceğini belirlememeli. Bu tür açık çeviri modelleri, güvenilir internet bağlantısına veya pahalı sistemlere erişimi olmayan yüz milyonlarca kişiye eğitim ve yapay zekâ araçlarını ulaştırabileceğimiz bir geleceğe doğru atılmış önemli bir adım. Bir anne anlayabildiği dilde doğru sağlık bilgisine ulaşabilir, bir çocuk kendi dilinde eğitim alabilir. QVAC ile inşa ettiğimiz gelecek tam olarak bu.”
TranslatePsy-AfriSLM üç farklı boyutta, TranslatePsy-Nano ailesi ise Avrupa ve Afrika dillerine yönelik iki farklı modelle Hugging Face üzerinden kullanıma sunuldu. TranslatePsy-AfriSLM’nin temelini oluşturan araştırma, 2026 Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) Konferansı’nda sunulmak üzere kabul edildi.
