Tether AI Research, özellikle Sahra Altı Afrika’ya odaklanan yeni açık kaynaklı yapay zekâ çeviri modellerini duyurdu. Yeni 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 akıllı telefon ve bilgisayar gibi cihazlarda çalışabiliyor. Böylece internet erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde kullanılabilirken, çevrilen içerikler de kullanıcının cihazında kalıyor.

Afrika’da yüz milyonlarca kişiye kendi dilinde erişim sağlayacak

Afrika’da yüz milyonlarca insan için modern yapay zekâ teknolojilerine erişimin önündeki önemli engellerden biri dil olmaya devam ediyor. Gelişmiş yapay zekâ araçlarının büyük bölümü sınırlı sayıdaki dili destekliyor ve internet bağlantısına ihtiyaç duyuyor.

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. Bu diller Afrika nüfusunun yaklaşık yarısını temsil ediyor. Böylece eğitim programlarının, bilimsel içeriklerin ve yapay zekâ destekli öğrenme araçlarının daha geniş kitlelere kendi dillerinde ulaştırılması hedefleniyor.

TranslatePsy-AfriSLM’nin en küçük modeli, kendisinden çok daha büyük Qwen3.5-122B-A10B, TranslateGemma-27B ve NLLB-3.3B modellerini standart çeviri performansı testlerinde geride bıraktı. Tether AI Research ayrıca düşük kaliteli eğitim verilerinin yüzde 96’ya kadarını ayıklayan yeni bir yöntem geliştirerek daha küçük modellerle yüksek çeviri performansı elde etti.

Sağlıktan tarıma farklı alanlarda kullanılabilecek

Teknolojinin önemli kullanım alanlarından birinin sağlık olması bekleniyor. TranslatePsy-AfriSLM, Tether’in sağlık ve tıp alanında geliştirdiği QVAC MedPsy modeliyle birlikte kullanıldığında yüz milyonlarca kişiye kendi dilinde sağlık bilgisi ve sağlık eğitimi ulaştırılması için yeni bir imkân sunuyor. Bu sistemlerin uygun güvenlik önlemleriyle kullanılması gerektiği de vurgulanıyor.

Modeller aynı zamanda çiftçilerin tarımsal bilgilere kendi dillerinde ulaşmasını, insani yardım ve afet bölgelerinde yerel dilde iletişim kurulmasını ve saha ekiplerinin farklı topluluklarla daha kolay iletişim kurmasını sağlayabilecek.

Tether’in Sahra Altı Afrika’daki güneş enerjili kioskları hâlihazırda elektrik ve bankacılık hizmetlerinin sınırlı olduğu bölgelerde telefon şarjı, batarya değişimi ve dijital finansal hizmetlere erişim sağlıyor. Bu noktaların gelecekte yerel dilde eğitim ve bilgilendirme içeriklerine erişim sağlayan merkezlere de dönüşmesi hedefleniyor.

Avrupa’da dokuz dili destekliyor

Tether AI Research, aynı teknolojiyi Avrupa dilleri için de kullanıma sundu. TranslatePsy-EuroNano, dokuz Avrupa dili arasında toplam 90 farklı yönde çeviri yapabiliyor. Modelin en küçük sürümü yalnızca 36 MB depolama alanına ihtiyaç duyuyor. Benzer bir çevrimdışı çeviri sisteminin 633 MB alan gerektirdiği düşünüldüğünde, yaklaşık yüzde 94 daha az depolama alanı kullanıyor. TranslatePsy-EuroNano ayrıca İngilizceye yapılan çevirilerde Meta’nın NLLB-200 modelinin çeviri kalitesinin yüzde 98,4’ünü koruyabiliyor.

“Dil, yapay zekâdan kimin faydalanabileceğini belirlememeli”

Tether CEO’su Paolo Ardoino konuya ilişkin yaptığı açıklamada, “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.” dedi.

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 da 2026 Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) Konferansı’nda sunulmak üzere kabul edildi.