近年來，讓語言模型在作答前先“思考”已成為提升數學和程式設計等任務表現的重要方法。模型會生成一段逐步推理軌跡，但多數推理模型預設用英語思考，即使問題用西班牙語、阿拉伯語或斯瓦希里語提出。最終答案可能回到使用者語言，推理步驟卻仍留在英語中，非英語使用者難以核對步驟、定位錯誤或干預模型。Cohere 在最新部落格中提出，多語言 AI 不應只做到“用使用者語言回答”，還要邁向“用使用者語言推理”，即 L2 reasoning 或 in-language reasoning。
他們指出，語言內推理不僅讓使用者能夠檢查和參與推理過程，也可能幫助模型更好地利用文化背景和語言細微差別，因為這些知識通常在源語言中表達最自然。例如，詢問印地語中哪個事件象徵好運時，Tiny Aya L2-Thinker 會用印地語思考印度迷信並給出正確答案，而英語推理可能直接給出帶西方偏見的答案，未充分權衡選項。
文章回顧，此前讓模型用使用者語言推理的嘗試有三方面不足：一是常以準確率下降為代價，避免下降的方法又依賴複雜昂貴的訓練；二是評測多集中在數學和科學，而數學恰好是語言影響最小的任務，難以衡量文化知識、指令遵循和開放式寫作；三是覆蓋語言很少，通常只涉及 AI 研究已關注的高資源語言。Cohere 稱其新模型同時應對這三點。
方法核心是訓練資料混合，由三個“支柱”組成。第一是英語推理資料（ER），約 170 萬條由更大模型 gpt-oss-120b 生成的逐步解答，主要教模型如何解題，對數學尤其重要。但只用這部分資料，模型幾乎總用英語推理，即使被明確要求用使用者語言，L2 推理率也只有 12.8%。第二是多語言推理資料（MR），團隊把數學、科學和通用主題的英語推理樣例自動翻譯成 44 種語言。由於長推理軌跡翻譯成本高，每種語言只有約 5000 條，遠少於英語資料；但加入後，L2 推理率從 12.8% 提升到 86.1%，準確率也改善。第三是多語言非推理資料（NR），即目標語言的問題和答案，但不含推理軌跡。這類資料因此前多語言指令模型的使用而更易獲得，可幫助模型把在使用者語言中推理的能力遷移到新語言，包括未見過推理樣例的語言。
基於 Tiny Aya 基礎模型和 32K 上下文，團隊構建了 Tiny Aya L2-Thinker（3.35B）。該模型在 60 種語言中超過 93% 的情況下用提示語言推理，準確率損失最小，在低資源語言上表現穩定，並且比同類模型使用更少推理 token。團隊釋出模型權重和多語言推理資料。訓練覆蓋 45 種語言，並有證據顯示該能力可遷移到未提供推理樣例的語言。
評測覆蓋 60 種語言的六個基準，包括數學（MGSM、PolyMath）、文化與常識推理（Macaron-MCQ、GlobalPIQA）、指令遵循（Marco-Bench-MIF）和開放式寫作（MIST-OEG）。他們重點關注三件事：是否在不犧牲質量的情況下實現 L2 推理；低資源語言表現是否保持；推理本身質量如何。對比物件是同一基礎模型和相似資料訓練、但用英語推理的 Tiny Aya En-Thinker。除準確率外，他們用語言識別模型測量 L2 推理率，即響應中實際用使用者語言推理的比例。
結果顯示，在六個基準中的五個上，準確率最多下降兩到三個百分點；在開放式寫作 MIST-OEG 上還略有提升。英語表現也保持，模型在英語提示下仍用英語推理，並在多數基準上匹配英語推理模型。與此同時，用使用者語言書寫的推理軌跡比例從接近零升至 93% 以上。例外是競賽級數學基準 PolyMath，準確率下降更明顯。Cohere 認為原因是模型未經過強化學習階段，而高難數學最受益於 RL，RL 也能平滑翻譯訓練軌跡帶來的偽影；這是未來可針對數學推進的方向。他們還發現，推理時強制語言並不能彌補差距：要求 Qwen3.5-4B 用使用者語言思考幾乎沒有改變行為；透過預填充推理軌跡開頭來更強強制雖有效，卻損害準確率，且大多數使用者無法操作。可靠的語言內推理必須來自訓練。
在低資源語言方面，團隊將評測語言按網路文本量分為四檔，第一檔資源最高（如英語、德語、法語），第四檔最低（如斯瓦希里語、祖魯語、威爾士語）。與面向 L2 推理的更大模型 M-Thinker-7B 和 Magistral-Small-24B 相比，Tiny Aya L2-Thinker 是唯一在資源下降時三項指標都保持強勁的模型：L2 推理率在第一、二檔接近上限 99%，最低兩檔也僅降至 94.3% 和 94.5%。Magistral 的 L2 推理率從 72% 崩至 5%；M-Thinker 在每個維度退化，推理軌跡長度約翻倍；語言強制的 Qwen 雖保持較高 L2 推理率，但犧牲準確率和效率。Tiny Aya L2-Thinker 平均推理 token 低於 5000，得益於面向多語言最佳化的分詞器。
最後，團隊檢查推理失敗模式。他們用重複分數衡量短文本序列在推理軌跡中重複的頻率，並與推理長度比較。兩者往往同向上升：模型推理越長，重複率越高。許多長軌跡並非在探索替代方案，而是在同幾步上迴圈，直到耗盡 32,000 token 預算後停止，甚至沒有給出答案，即所謂“doomlooping”。Qwen3.5-4B 是最明顯例子：它經常花 10,000 到 25,000 token 推理，但未必帶來效能提升；預填充目標語言推理也無法挽救，語言強制的 Qwen 仍處於高 token、高重複角落。總體而言，Cohere 認為其資料混合策略把語言內推理從依賴逐語言構建，轉變為可透過資料設計實現的能力，即使多語言推理資料稀缺也可接近。