テザーAIリサーチは、QVACイニシアチブを通じて、オープンソースのTranslatePsy翻訳ファミリーを公開した。QVAC TranslatePsy-AfriSLM、QVAC TranslatePsy-AfriNano、QVAC TranslatePsy-EuroNanoで、アフリカの19言語と欧州の9言語に対応する。これらのモデルは、スマートフォンやノートパソコンなどのエッジデバイス上でローカルに動作するよう設計されており、インターネット接続なしで翻訳できるほか、ユーザーデータを端末内に保持できる。アフリカ向けのリリースには、英語との双方向翻訳に対応した、およそ2億1500万件の学習例を収録するTranslatePsy-AfriSLM-Synthetic-Mixデータセットが含まれる。モデルの容量は言語ペアごとに21MBから35MBで、QVACによると、AfriSLMは1文を約46ミリ秒で処理し、Salamandra-2Bより最大78倍高速である。AfriSLMは8億パラメーターを備え、テザーの社内評価では、FLORES-200、BOUQuET、SMOLの各ベンチマークで、Qwen3.5-122B-A10B、TranslateGemma-27B、NLLB-3.3Bを上回った。ただし、これらは同社独自の検証結果であり、第三者による確認は行われていない。テザーAIリサーチは、品質推定に基づくフィルタリング手法により、オープンソースの学習データに含まれる低品質データを最大96%削除したと説明している。TranslatePsy-EuroNanoは90方向の翻訳に対応し、最小構成の展開に必要なストレージ容量は36MBで、同等のFirefoxオフライン翻訳構成より約94%少ない。また、最高品質モデルは、英語への翻訳においてMetaのNLLB-200の品質の98.4%を維持した。今回のリリースは、接続環境が限られた地域における教育、医療、農業、人道支援、国境を越えたコミュニケーション向けのツールとして位置付けられている。アフリカ向けデータセットはCC BY-NC 4.0ライセンスの下でHugging Faceにホストされ、モデルとコードについてはテザーのAI研究組織を通じて文書化されている。関連研究はEMNLP 2026での発表が受理されているが、以前のテザーニュース資料と既存の記録では提出済みと記載されており、公開状況に食い違いが生じている。