原文：China Is Providing AI That’s Literate in Africa’s Languages
这是整个非洲大陆的共同选择。非洲开发者已大量转向 DeepSeek、Qwen 和 Kimi 等中国平台，用自己的语言构建人工智能模型。非洲人工智能领域的领先研究员兼 Qhala 首席执行官 Shikoh Gitau 表示，中国平台的训练速度更快、成本更低，而且开源，这对开发人员来说是一个有吸引力的组合。
当 Ernest Mwebaze 构建 Sunflower LLM（一种可以使用 31 种乌干达语言的语言模型）时，他没有求助于 Google、微软或 OpenAI。他在 Qwen 3 上构建了它，Qwen 3 是阿里巴巴开发的中国开源模型。
当 Ernest Mwebaze 构建 Sunflower LLM（一种可以使用 31 种乌干达语言的语言模型）时，他没有求助于 Google、微软或 OpenAI。他在 Qwen 3 上构建了它，Qwen 3 是阿里巴巴开发的中国开源模型。
这是整个非洲大陆的共同选择。非洲开发者已大量转向 DeepSeek、Qwen 和 Kimi 等中国平台，用自己的语言构建人工智能模型。非洲人工智能领域的领先研究员兼 Qhala 首席执行官 Shikoh Gitau 表示，中国平台的训练速度更快、成本更低，而且开源，这对开发人员来说是一个有吸引力的组合。
这也使它们更适合非洲多样化的语言环境。联合国教科文组织估计，非洲大陆有 1,500 至 3,000 种语言。有些语言，如豪萨语和斯瓦希里语，在多个国家拥有数千万使用者。其他人，比如 Kakwa，有几十万。仅乌干达就有 41 种语言。
要训练大型语言模型 (LLM)，您需要数据。对于英语和法语等语言，很容易找到。人工智能可以整合几个世纪的文献、综合词典和语法，以及大量的现代数字内容。但大多数非洲语言在殖民化之前都没有文字记录，也没有记录下来所需的数据量。