KI für die Übersetzung: Sind Modelle wie DeepSeek, ChatGPT und Gemini die besten für die Lokalisierung?

Es gibt einen großen Hype um KI-Großsprachmodelle für die Übersetzung - aber können sie wirklich eine professionelle Lokalisierung ersetzen?

Übersetzung

Lia

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

In Vorstandsetagen, LinkedIn-Kommentaren und Webinaren wird immer noch über die KI-Revolution diskutiert und darüber, wie sie sich auf die Übersetzung und Lokalisierung auswirkt. Obwohl LLMs nicht ausdrücklich für die Übersetzung konzipiert wurden, werden sie zunehmend für die Erstellung mehrsprachiger Inhalte eingesetzt - die Debatte über ihre Effizienz für diese Aufgaben geht jedoch weiter.

Aber was sagen die Experten?

Wie schneiden KI-Modelle im Vergleich zu den spezialisierten Neural Machine Translation (NMT)-Engines ab?
Sind sie für umfangreiche Lokalisierungen geeignet oder eher für kreative und Nischenaufgaben?
Welche ethischen, rechtlichen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen ergeben sich daraus?
Bieten KI-Modelle mit offenem Gewicht wie DeepSeek eine echte Alternative zu proprietären Lösungen?
Werfen wir mit Hilfe einiger Expertenmeinungen einen Blick auf die sich entwickelnde KI-Übersetzungslandschaft und was dies für die Zukunft mehrsprachiger Inhalte bedeutet.

AI-Übersetzung: Wie werden LLMs verglichen?

Obwohl LLMs nicht unbedingt für die Übersetzung konzipiert sind, haben viele Branchenexperten und Organisationen getestet, wie sie im Vergleich zu etablierten neuronalen maschinellen Übersetzungssystemen (NMT) abschneiden.

Einige Modelle, wie z. B. die neuesten V3- und R1-Modelle von Deepseek, wurden für ihre logischen Fähigkeiten gelobt, während Benutzer von Modellen wie GPT4 und Claude hervorragende Ergebnisse in Bezug auf Geläufigkeit und Kreativität berichten.

DeepSeek: Einige Experten sind der Meinung, dass die Qualität der Chinesisch-Englisch-Übersetzung die anderer Modelle übertrifft. Auch bei Aufgaben des mathematischen Denkens ist er besonders stark. Erste Tests haben jedoch gezeigt, dass es im Vergleich zu anderen Modellen Schwierigkeiten mit kontextuellen Nuancen hat.
ChatGPT & Claude: Diese Modelle werden von vielen bevorzugt, wenn es um hochwertige, nuancierte und kreative Übersetzungen geht, häufig für Marketing- oder kreative Inhalte. Sie können auch für Phasen innerhalb von Lokalisierungsworkflows nützlich sein. In einer kürzlich durchgeführten Studie wurde Claude Sonnet von Experten als das beste Übersetzungsmodell in mehreren Sprachpaaren für allgemeine Übersetzungsaufgaben bewertet.
Zwillinge & LLaMa: Googles Gemini-Modelle integrieren multimodale Fähigkeiten und verbessern das kontextuelle Verständnis verschiedener Arten von Inhalten, während sich Metas LLaMa auf Effizienz und Anpassungsfähigkeit für verschiedene KI-Aufgaben konzentriert.

Einblicke in die Industrie

Der Nimdzi-Branchenexperte Renato Beninatto, der in unserem exklusiven ebook seine Gedanken zu den wichtigsten Trends für die Sprach- und Content-Industrie im Jahr 2025 dargelegt hat, führte ein Experiment durch, um einen Übersetzungsfehler zu testen, und entdeckte einen interessanten Unterschied zwischen GPT-4o und DeepSeek V3 bei der Übersetzung eines besonders kniffligen spanischen Satzes.

Er postete auf LinkedIn: "Dieses Experiment offenbart eine erhebliche Diskrepanz zwischen den Denkfähigkeiten dieser KI-Modelle. DeepSeek zeigte zwar eine starke grammatikalische Analyse, hatte aber Schwierigkeiten mit dem breiteren Kontext. ChatGPT bewies ein besseres Denkvermögen, indem es die Beziehung zwischen der Prämisse des Inhalts (vier Wörter) und der Übersetzung verstand."

Kosteneffiziente KI-Übersetzung? Eine neue Ära

Für viele Führungskräfte, die die Einführung von KI-Modellen bei der Erstellung und Lokalisierung von Inhalten vorantreiben wollen, sind die Kosten ein wichtiger Faktor. Während viele der großen KI-Anbieter ähnliche Token-Preise haben, war die Ankunft von DeepSeek einer der größten Störfaktoren im Hinblick auf die LLM-Kosten.

Es heißt, dass DeepSeek für einen Bruchteil der Kosten seiner Konkurrenten ausgebildet wurde und die Kosten pro Token im Allgemeinen weit unter denen seiner Konkurrenten liegen. Diese niedrigeren Kosten bedeuten wahrscheinlich, dass die Nutzung der Vorteile eines LLM für kleinere Unternehmen und andere Organisationen weitaus rentabler wird.

Die Kosten für LLM-Studiengänge werden wahrscheinlich tendenziell sinken. Für viele Unternehmen, die bereits in den Aufbau einer Terminologiedatenbank oder eines Übersetzungsspeichers mit neuronaler maschineller Übersetzung investiert haben, oder für Anwendungsfälle mit hohem Übersetzungsvolumen könnte es jedoch vorerst kosteneffizienter sein, weiterhin NMT zu verwenden - zumal NMT große Mengen von Inhalten schneller verarbeiten kann.

Einblicke in die Industrie

"Es gibt kein Patentrezept, wenn es darum geht, einen LLM oder NMT für die Übersetzung zu nutzen. Die kostengünstigste Lösung hängt von der Art der Inhalte, der Zielgruppe, dem Umfang der Inhalte und vielen weiteren Faktoren ab. Aus diesem Grund sind Sprachdienstleister mit ihrer Erfahrung bei der Implementierung von NMT- und KI-Lösungen in einer einzigartigen Position, um das richtige Gleichgewicht zu finden.

Pavel Soukenik Head of Global Solutions, Acolad

Individuelle Anpassung und Modelle mit offenem Gewicht: Eine Revolution der Lokalisierung?

Der vielleicht wichtigste Unterschied zwischen DeepSeek und seinen wichtigsten LLM-Konkurrenten besteht darin, dass das Modell über ein offenes Gewichtsmodell verfügbar ist. Während manche es als Open Source bezeichnen, bestehen viele Experten darauf, dass ein KI-Modell, das seine trainierten Parameter öffentlich zugänglich macht, während andere Aspekte des Modells privat bleiben, als Open Weight bezeichnet werden sollte.

Im Gegensatz zu den meisten anderen LLM-Konkurrenten kann DeepSeek individuell angepasst werden. Die Möglichkeit, Modelle herunterzuladen, zu ändern und vor Ort einzusetzen, ermöglicht es Unternehmen, die KI spezifisch anzupassen - zum Beispiel an Sprachpaare und branchenspezifische Terminologie.

Dies könnte besonders bahnbrechend für die Entwicklung neuer Modelle sein, die speziell für die Arbeit in Sprachen mit geringen Ressourcen konzipiert sind, die von proprietären Modellen möglicherweise nicht ausreichend abgedeckt werden. Darüber hinaus können Unternehmen das Modell auf sichere Weise mit ihren eigenen Translation Memories, Terminologiedatenbanken und Markenrichtlinien trainieren - ohne sensible Daten an Dritte weiterzugeben.

Offene Gewichtungsmodelle haben das Potenzial, fortschrittliche Sprachtechnologie wirklich zu demokratisieren und gleichzeitig Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre sprachlichen Wettbewerbsvorteile zu erhalten. Viel mehr Unternehmen könnten maßgeschneiderte Anwendungen der Modelle einsetzen, ohne die enormen Anfangskosten für die Schulung des Modells.

AI Translation & Compliance: Das Dilemma der Datensicherheit

Mit der zunehmenden Einführung von KI werden die Bedenken hinsichtlich Datensicherheit, Compliance und Ethik nicht verschwinden.

So haben beispielsweise die Behörden in Australien, den USA, Italien, Taiwan und Südkorea bereits Beschränkungen für die Nutzung von DeepSeek erlassen, da sie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Daten haben. Italien schlug zunächst einen ähnlichen Weg ein, als ChatGPT startete.

Datenschutz, rechtliche Rahmenbedingungen und andere Compliance-Bedenken stellen für Unternehmen in vielen Bereichen, insbesondere in regulierten Branchen, weiterhin ein großes Hindernis für die Einführung von KI dar.

Zu den wichtigsten Fragen, die sich Unternehmensleiter stellen sollten, gehören:

Können KI-Modelle den Datenschutz und die Einhaltung lokaler Vorschriften gewährleisten, wenn sie für Übersetzungen eingesetzt werden?
Ist es für Unternehmen machbar, sich für lokal gehostete KI-Modelle zu entscheiden, um die Datensicherheit zu gewährleisten?
Welche Auswirkungen werden die unterschiedlichen Ansätze zur KI-Regulierung in Europa, den USA und Asien haben?

Auch wenn es auf diese Fragen keine einfachen Antworten gibt, müssen Unternehmen sorgfältig abwägen, ob KI-Übersetzungs-Tools ihre Compliance-Verpflichtungen erfüllen können, die Realisierbarkeit von lokal gehosteten Modellen in Betracht ziehen und sich auf die Auswirkungen abweichender regulatorischer Ansätze in den wichtigsten globalen Regionen vorbereiten.

Zwei Kollegen prüfen und bearbeiten gemeinsam ein Dokument an einem Schreibtisch in einem Büro, möglicherweise während der Abendstunden.

Wie geht es weiter mit der KI-gestützten Übersetzung?

Wie wir gesehen haben, verschiebt sich die Landschaft weiter, wobei offene Modelle die traditionellen proprietären Systeme herausfordern, während Kosteneffizienz und Anpassungsmöglichkeiten zu den wichtigsten Unterscheidungsmerkmalen auf dem Markt werden.

Die Zukunft deutet vielleicht auf einen demokratischeren Zugang zur KI-Technologie hin, wobei kleinere LSPs und Unternehmen die Möglichkeit erhalten, ihre eigenen KI-Lösungen einzusetzen und anzupassen. Der Trend zur lokalen Bereitstellung und Modellanpassung wird sich wahrscheinlich noch verstärken, insbesondere bei Unternehmen, die mit Sprachen mit geringen Ressourcen und spezieller Branchenterminologie arbeiten.

Diese Entwicklung muss sich jedoch in komplexen regulatorischen Gewässern bewegen, da verschiedene Länder unterschiedliche Ansätze zur KI-Governance verfolgen. Die Branche muss ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Einhaltung der Vorschriften finden, zumal sich die regionalen Unterschiede in der KI-Regulierung weiter verstärken werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse für Unternehmen und Lokalisierungsexperten:

✔ Die KI-Modelle werden immer besser, aber in einigen Fällen, z. B. bei großen Inhaltsmengen, sind herkömmliche NMT-Maschinen immer noch die beste Wahl.
✔ Offen gewichtete AI-Modelle können die Innovation in der Branche vorantreiben, aber die Annahme hängt von der Klarheit der Vorschriften ab.
✔ KI-Übersetzung sollte strategisch eingesetzt werden, zum Beispiel für kreative Inhalte und automatisierte Nachbearbeitung.
✔ Sicherheits- und Daten-Compliance-Bedenken bleiben kritische Faktoren bei der Auswahl von KI-Tools.

Einblicke in die Industrie

"Die Zukunft der KI in der Übersetzung und Lokalisierung ist nicht nur eine Frage der Technologie - es geht darum, wie wir Sicherheit, Compliance und Innovation in Einklang bringen. Die KI verändert die Sprachindustrie, aber die wahre Stärke liegt in der Anpassung dieser Technologien an spezifische Kontexte."

Pavel Soukenik Head of Global Solutions, Acolad