Hy-SimulMT-30B-A3B vs North Small Translate 1.0：2つの大型モデル、出荷可能な1つのライセンス

を比較する最短の方法は、Hy-SimulMT-30B-A3BとNorth Small Translate 1.0気に入った後に何が起こるかを見ることです。TencentのモデルはApache-2.0です。ダウンロードし、ファインチューニングし、製品に組み込み、料金を請求できます。会話は不要です。CohereのモデルはCC BY-NC 4.0です。非商用利用は無料ですが、問い合わせフォームの後ろに制限され、商用展開はCohereまたはそのパートナーRWSからの有償ライセンスを通す必要があります。どちらも、ほとんどのチームが気軽に運用できるものではない大規模なスパース混合エキスパートモデルです。調達の電話をかけずに火曜日の午後に投入できるのは、そのうち片方だけであり、この非対称性は、どのベンチマークの行よりも多くの導入を左右します。

また両者は同じことをしているわけでもなく、そのことでライセンス比較は和らぐどころか、より鮮明になる。North Small Translate 1.0は、2026年9月10日にCohereが文書規模のテキスト翻訳ツールとして発表した。総パラメータ数2180億、アクティブ250億、16,000トークンの入力ウィンドウと、異例なことに16,000トークンの出力ウィンドウを備え、50言語に対応する。Hy-SimulMT-30B-A3Bは、2026年10月22日にTencentが重みとして公開した音声モデルで、中国語または英語の音声を30秒のウィンドウで聞き取り、話者がまだ話している間に別の言語を生成する。一方は契約書を翻訳し、もう一方は会話を翻訳する。両者の重なりは、共通の「翻訳モデル」というラベルが示唆するより小さい。

「small」の2つの異なる定義

Cohereの名前は、自社のフラッグシップとの比較において相対的なものだ。フロンティア汎用モデルと比べれば、2180億パラメータのうち250億がアクティブというのは小さい。トークンあたりのコストが安く高速になるよう設計されており、意図的に推論を行わないモデルで、Cohereは毎秒約112出力トークンと報告している。ワークステーションで動かすようなものと比べれば、それは巨大だ。Cohereの推奨ハードウェアはW4A4でB200 1台またはH100 2台だ。モデルカードに記載された精度別の最小要件はより高く、BF16ではB200 4台またはH100 8台とされている。FP8の重みセットだけで約218 GBに達する。

Tencentの「30B-A3B」は、総パラメータ数304億、トークンあたりのアクティブが約30億という意味であり、サービングコストにとって重要な唯一の意味では小さい。各トークンはネットワークの約10分の1をアクティブにするからだ。BF16の重みはKVキャッシュを除いても依然約61 GBあるため、80 GBのアクセラレータが実用上の下限であり続け、公開されているFP8ビルドがより小型のカードを射程に入れる。どちらのモデルも、440 MBのオンデバイス翻訳器が小さいという意味で小さいわけではない。両者の違いは、総パラメータで1桁、アクティブパラメータで8倍であり、ハードウェア費用は変えるがカテゴリは変えない。

それぞれがそのコンテキストで何をするか

North Small Translate 1.0の最大の特徴は出力の長さです。入力16,000トークン、出力16,000トークンなら、レポート、マニュアル、契約書の全体を1つの単位として入力し、翻訳して出力できます。モデルが文書全体を一度に参照できるため、用語とトーンは文書全体で一貫します。Cohereの長文脈評価では、この種のタスクでGoogle Translateの21.3、Gemma 4 31Bの19.4に対して48.9を主張しています。それこそがパラメータ数を正当化する能力です。より良い文ではなく、より良い文書なのです。

Hy-SimulMT-30B-A3Bは、コンテキストとの関係がほぼ正反対です。その音声エンコーダーは、16 kHzで最大480,000サンプル、つまり30秒を1ウィンドウとして受け入れ、生成設定では1ステップあたり新規トークンが64個にデフォルト設定されています。このモデルは、文書全体を視野に保持するのではなく、早めに確定してペースを保つように設計されています。最大位置埋め込み数は262,144ですが、カードには実用的なコンテキスト長が公開されておらず、ストリーミング音声ではこの数値はほぼ無関係です。作業単位が40ページのマニュアルであれば、これは構造上不適切なツールです。作業単位がまだ話されている途中の文であれば、2つのうち当てはまるのはこれだけです。

ライセンスのほうが、より際立った違いだ

Tencentの重みに対するApache-2.0は、オープンウェイトとしてはかなり寛容な部類に入る。商用利用、改変、再配布、派生モデルのいずれも許可されており、同梱された第三者コンポーネントはそれぞれ独自の条件を維持するという標準的な例外がある。ライセンスファイルには、Hy-SimulMTがTencentの公開した推論コード、パラメータ、重みを指すこと、そして同梱するコンポーネントの条件以外に制限を課さないことが明記されている。リポジトリには利用許容方針の追加条項はなく、ダウンロードにゲートもない。

CohereのCC BY-NC 4.0は別の法的枠組みです。非商業利用は無料ですが、商業利用にはライセンスが必要で、モデルの重みはアクセス制限付きです。評論家らは、「非商業的」という表現が、収益化された成果物——たとえば広告収入で支えられた吹き替え動画——を包含するほど広く解釈され得ると指摘しており、そのため境界線はエンジニアリングの問題ではなく法的問題になっています。Cohereは自社の販売チャネルおよびRWS Language WeaverのModel Vaultを通じて商業アクセスを販売しており、公開価格は示されていません。

はっきり言えば、製品を構築しているなら、Tencentのモデルは当日中に評価して導入できるモデルであり、Cohereのモデルは評価したうえで交渉が必要になるモデルだ。だからといってCohereのモデルが劣るわけではない——既存のRWSとの関係がある企業なら、商談の道筋は容易だと感じるかもしれない——ただし、作業の順序は変わるし、同じチームが同じ理由でこの2つのモデルを候補に挙げることはほとんどないということでもある。

ベンチマーク同士を対立させることはできません

CohereのWMT26スコア83.60を、TencentのRealSI-Sentenceでの84.7の隣に並べて勝者を宣言したくなる。だが、それは慎むべきだ。この2つの数値は、異なるタスク、異なる指標、異なる評価者から来ている。Cohereの数値は、GPT-5.6-Solを自動評価者として採点した、WMT26の全言語セットに関する同社自身の評価によるもので、エージェント型マルチパスワークフローでは84.36だった。モデル公開時点で、WMT26の公式な人手評価は公表されていなかった。Tencentの84.7はRealSI-Sentenceでの音声翻訳スコアであり、ベンダーが実施した表の1列にすぎず、同じ表にはFLEURS 90.3、CoVoST2 75.5、ACL6060 81.2も並ぶ。どちらの企業の数値も、独立した研究所によって再現されていない。

言えることは方向性があるということだ。Cohereは名前を挙げた競合他社との比較表を公開した——DeepL NextGenが81.37、Qwen 3.5 397B A17Bが81.56、Google Translateが68.20——いずれも同じジャッジによって採点されており、たとえそのジャッジが言語モデルであっても、ランキングは内部的に一貫している。Tencentは4つの音声ベンチマークで9システムの表を公開し、自社モデルをすべての列で太字にし、CoVoST2では勝てなかったことを記した慎重な一文を添えた。どちらもマーケティング資料だ。Cohereのものはテキスト翻訳ツールを選ぶ際により有用であり、Tencentのものはこの音声モデルについて存在する唯一の証拠だ。

デプロイとコスト、項目ごとに

• 総パラメータ数 — Hy-SimulMT-30B-A3B：30.4B、スパースMoE、約3Bがアクティブ；North Small Translate 1.0：合計218B、25Bがアクティブ。

• 重みのフットプリント — Hy-SimulMT：BF16で約61 GB、FP8およびGGUFビルドを公開済み。North：FP8で約218 GB規模、BF16およびNVFP4のバリアントあり。

• ハードウェア — Hy-SimulMT：現実的には 80 GB アクセラレータ 1 基。North：Cohere の推奨構成では W4A4 で B200 1 基または H100 2 基、BF16 ではより高い構成。

• コンテキスト — Hy-SimulMT：30秒の音声ウィンドウ、使用可能なテキストコンテキストは公開されていない；North：入力16K、出力16K。

• 言語 — Hy-SimulMT: 音声については中国語と英語が文書化されており、メタデータでは36件がタグ付けされています。North: 50。

• ライセンス — Apache-2.0（無制限）対 CC BY-NC 4.0（制限付き、商用ライセンスが必要）。

• ホスト型API — どちらもOrcaRouterのカタログには掲載されておらず、当社もどちらもホストしていません。TencentはHy-SimulMT向けのエンドポイントも価格も公開していません。Cohereは公開料金表なしでModel Vaultを通じた商用アクセスを提供しています。

この種の構築でルーターが真価を発揮するのは、翻訳そのものより下流です。North を使うドキュメントパイプラインや、Hy-SimulMT 上に構築された会議パイプラインでも、レビュアーは依然として必要です。用語を確認し、漏れを指摘し、翻訳を原文と比較する2つ目のモデルです。そのチェックを別ベンダーへの個別呼び出しとして実行することこそ、OrcaRouter がまさに想定して作られたマルチモデルワークフローです — 200以上のモデルに対応する1つのAPI、0%のマークアップをプロバイダーのリスト価格で実現し、レビュー担当プロバイダーに一時的な不調があればフェイルオーバーし、単一の評価者ではなくパネルが欲しいときにはモデルフュージョンを提供します。翻訳者は1つのノードにすぎず、その周囲の品質管理こそがルーティングの判断が行われる場所です。

選び方

文書の翻訳が仕事なら、判断はライセンスから始まり、ライセンスで終わります。商用ライセンスを購入でき、16Kの出力を必要とするチームは、North Small Translate 1.0を真剣に検討すべきです。出力ウィンドウは、ほとんどの翻訳モデルにはない確かな能力です。交渉なしで出荷する必要があるチーム、またはファインチューニングして再配布したいチームにとって、ここでの選択肢はただ一つであり、しかもそれはパラメータ数が10分の1で済む方なのです。

仕事がライブ音声なら、この比較は成立しない。North Small Translate 1.0 は音声を受け付けず、ストリーミングモードもなく、文書を返すモデルにとって3秒の遅延という主張は無意味だ。Hy-SimulMT-30B-A3B は2つのうち会議に同席できる唯一のもので、その Apache-2.0 ライセンスのおかげで、誰の許可も得ずに動作するかどうかを確かめられる。限定的な判定ではあるが、正直な判定でもある。これらのモデルは異なる部屋のために作られており、ライセンスがただ選択をより際立たせるだけだ。