In Coheres eigener Rangliste steht DeepL hinter dem neuen Modell, nur für die europäischen Sprachen fehlt genau diese Zeile.

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Der Vorsprung gilt im Schnitt über alle Sprachen

North Small Translate ist das erste Übersetzungsmodell der Produktfamilie North. Cohere misst es im eigenen Blog an DeepL NextGen und nennt für den Durchschnitt über alle Sprachen 83,60 gegenüber 81,37 Punkten. Regionale Vergleiche mit DeepL veröffentlicht der Anbieter für Nahost und Nordafrika, für Südasien, Südostasien und Ostasien. Dort liege das eigene Modell vorn, in Südasien und Nahost um etwa 8 bis 10 Punkte, in Ostasien um etwa 1 bis 3 Punkte.

Europa kommt in dieser Aufzählung nicht vor.

Für die europäischen Sprachen zieht Cohere im Blog nur Gemma 4 31B heran und meldet 82,17 gegenüber 72,73 Punkten. Eine Zahl für DeepL steht an dieser Stelle nicht. Ob North Small Translate bei Deutsch oder Französisch vor oder hinter DeepL liegt, lässt sich aus den Herstellerangaben deshalb nicht ablesen. Für Betriebe, die vor allem in europäische Sprachen übersetzen, ist das die entscheidende Lücke.

Gemessen und bewertet hat Cohere selbst

Sämtliche Leistungswerte in diesem Artikel stammen von Cohere. Grundlage ist der Test WMT26 über alle Sprachen, den der Anbieter selbst durchgeführt hat. Bewertet wurden die Übersetzungen vom KI-Modell GPT-5.6-Sol, das dabei als Richter diente. Eine unabhängige Messung liegt nicht vor. Werte von 80 bis 100 ordnet Cohere als „perfekt oder mit kleinen Fehlern“ ein, Werte von 60 bis 80 als „gut mit größeren Fehlern“. Mit einem mehrstufigen, als agentisch bezeichneten Verfahren, bei dem das Modell eigene Fehler sucht und korrigiert, steigt der Wert laut Hersteller von 83,60 auf 84,36. Die übrigen Vergleichswerte aus Coheres Tabelle sehen so aus:

Nach Coheres eigener Skala läge Google Translate damit in der Stufe „gut mit größeren Fehlern“. Einen weiteren Test mit langen Texten nennt der Anbieter ebenfalls: Für zwei Buchkapitel in einem Aufruf meldet Cohere 48,9 Punkte für das eigene Modell und 21,3 für Google Translate.

Ganz stimmig sind die Herstellerzahlen nicht. MarkTechPost weist darauf hin, dass Coheres Blog für Südasien zwei unterschiedliche Vergleichswerte für Gemma nennt, 86,7 und 88,04.

Offene Gewichte mit Lizenzvorbehalt

Die Gewichte des Modells stehen auf Hugging Face unter der Lizenz CC BY-NC 4.0 und sind damit nur für Forschung und nicht kommerzielle Nutzung freigegeben. Vor dem Download müssen Interessenten Kontaktdaten hinterlegen und Bedingungen akzeptieren. Wer das Modell kommerziell nutzen will, braucht eine Lizenz, laut Cohere-Dokumentation über Coheres „Model Vault“. Erhältlich ist es außerdem über die Plattform Language Weaver des Partners RWS, mit dem Cohere das Modell entwickelt hat.

Für den Einsatz im eigenen Geschäft reichen die offenen Gewichte allein also nicht.

Über Coheres API ist das Modell laut Dokumentation kostenlos nutzbar, bis die Ratenlimits erreicht sind. Für den Betrieb auf eigener Hardware nennt Cohere klare Mindestanforderungen: Die kleinste, auf 4 Bit komprimierte Fassung braucht mindestens zwei Nvidia-H100-Grafikkarten oder eine B200. Für die unkomprimierte Fassung nennt die Modellkarte acht H100 oder vier B200.

Wofür Cohere das Modell vorsieht

North Small Translate verarbeitet ausschließlich Text, Bilder oder gesprochene Sprache nimmt es nicht an. Technisch handelt es sich laut Cohere um ein Mixture-of-Experts-Modell mit 218 Milliarden Parametern insgesamt, von denen je Token 25 Milliarden aktiv sind. Eingabe und Ausgabe dürfen jeweils bis zu 16.000 Token umfassen. Deutsch zählt laut Dokumentation zu den Sprachen der ersten Stufe, gemeinsam mit Arabisch, Französisch, Japanisch, Koreanisch, Russisch und Ukrainisch.

Als Einsatzfelder nennt die Dokumentation interne Dokumentation, Handbücher und Arbeitsanweisungen, Sicherheits- und Wartungsunterlagen, interne Kommunikation sowie Lokalisierung, bei der Betriebe laut Cohere die Kontrolle darüber behalten, wo Modell und Daten gehostet werden. Die Kosten unter kommerzieller Lizenz beziffert Cohere auf rund 0,000676 US-Dollar je Aufgabe, bei durchschnittlich 661 Token. Was die Lizenz selbst kostet, geht aus dieser Angabe nicht hervor. Wie sich der Wettbewerber aufstellt, beschreibt der Artikel DeepL wird zum Agenten: Der Übersetzer arbeitet jetzt selbst.

Unsere Einschätzung

Das Wort „offen“ weckt leicht die Erwartung, ein Modell sei kostenlos und laufe im eigenen Haus. Bei North Small Translate trifft beides so einfach nicht zu. Die freie Lizenz deckt keine kommerzielle Nutzung ab, und wir würden nicht erwarten, dass ein Handwerksbetrieb zwei H100-Karten in seinem Serverraum betreibt.

Mit Herstellerranglisten würden wir ohnehin vorsichtig umgehen. Ein Durchschnitt über mehr als 50 Sprachen sagt wenig über die wenigen Sprachrichtungen, die ein einzelner Betrieb tatsächlich braucht, und hier fehlt für Europa sogar der direkte Vergleich. Dazu kommt, dass ein KI-Modell die Noten vergeben und der Anbieter die Prüfung selbst organisiert hat.

Aus unserer Sicht ist eine eigene kleine Probe der verlässlichere Weg: zehn echte Texte aus dem Betrieb, zwei oder drei Übersetzungsdienste und jemand, der die Zielsprache wirklich spricht und die Ergebnisse bewertet. Welche Texte dafür an einen externen Dienst gehen dürfen, gehört vorher geklärt. Wir halten das für die Arbeit eines Nachmittags, und das Ergebnis sagt über den eigenen Bedarf mehr als jede Tabelle eines Herstellers.

Wer North Small Translate in eine solche Probe aufnehmen will, klärt zuerst den Lizenzweg.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 13. September 2026):

Häufige Fragen

Was ist North Small Translate von Cohere?

North Small Translate ist das erste Übersetzungsmodell der Produktfamilie North des kanadischen KI-Anbieters Cohere, vorgestellt am 10. September 2026. Laut Cohere ist es ein Mixture-of-Experts-Modell mit 218 Milliarden Parametern, von denen je Token 25 Milliarden aktiv sind. Es verarbeitet nur Text und deckt laut Hersteller mehr als 50 Sprachen und Sprachvarianten ab, darunter Deutsch.

Schneidet North Small Translate besser ab als DeepL?

Nach Angaben von Cohere erreicht das Modell im Test WMT26 im Durchschnitt über alle Sprachen 83,60 Punkte, DeepL NextGen 81,37. Den Test hat Cohere selbst durchgeführt, bewertet hat das KI-Modell GPT-5.6-Sol als Richter, eine unabhängige Messung liegt nicht vor. Einen direkten Vergleich mit DeepL für europäische Sprachen veröffentlicht Cohere nicht, regionale DeepL-Vergleiche gibt es nur für Regionen außerhalb Europas.

Unter welcher Lizenz stehen die Gewichte des Modells?

Die Gewichte liegen auf Hugging Face unter CC BY-NC 4.0 und sind damit nur für Forschung und nicht kommerzielle Nutzung freigegeben. Für den Download sind Kontaktdaten und die Zustimmung zu Bedingungen nötig. Kommerzielle Nutzung erfordert laut Cohere-Dokumentation eine Lizenz über Coheres „Model Vault“, zusätzlich ist das Modell über die Plattform Language Weaver des Partners RWS erhältlich.

Was sollte ein Betrieb klären, bevor er ein Übersetzungsmodell auswählt?

Wir würden mit einer eigenen Probe beginnen: echte Texte aus dem Betrieb durch mehrere Dienste laufen lassen und das Ergebnis von jemandem prüfen lassen, der die Zielsprache beherrscht. Herstellerranglisten wie die von Cohere mitteln über viele Sprachen und sagen deshalb wenig über die Sprachrichtungen eines einzelnen Betriebs. Bei North Small Translate gehört außerdem der Lizenzweg vorab geklärt, weil die freien Gewichte keine kommerzielle Nutzung abdecken.

Welche zehn Texte aus dem eigenen Betrieb würden zeigen, welcher Übersetzungsdienst taugt?

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Zuletzt aktualisiert: 13. September 2026. Stand der Recherche: 13. September 2026.