AI för översättning: Är modeller som DeepSeek, ChatGPT och Gemini det bästa för lokalisering?

Styrelserum, LinkedIn-kommentarer och webbinarier surrar fortfarande av diskussioner kring AI-revolutionen, och hur den påverkar översättning och lokalisering. Även om de inte uttryckligen är framtagna för översättning, används stora språkmodeller allt mer för att skapa flerspråkigt innehåll – men debatten om hur effektiva de är för sådana uppgifter fortsätter.

Vad säger experterna?

• Hur fungerar AI-modeller i jämförelse med specialiserade motorer för neural maskinöversättning?
• Är de lämpliga för storskalig lokalisering, eller passar de bättre för kreativa och nischade uppgifter? 
• Vilka etiska, regulatoriska och datasäkerhetsrelaterade utmaningar medför de? 
• Erbjuder Open-Weight AI-modeller som DeepSeek ett verkligt alternativ till egna lösningar?

Låt oss ta en titt med hjälp av några expertåsikter kring det föränderliga landskapet för AI-översättningar och vad det innebär för det flerspråkiga innehållets framtid.

AI-översättning: Hur kan stora språkmodeller mäta sig?

Även om de stora språkmodellerna inte nödvändigtvis är skapade för översättning, har många yrkespersoner och organisationer testat hur de presterar jämfört med etablerade system för neural maskinöversättning (NMT).

En del modeller, till exempel Deepseeks senaste V3- och R1-modeller, har hyllats för sin förmåga att resonera, samtidigt som användare rapporterar utmärkta resultat för grammatik och kreativitet med modeller som GPT4 och Claude.

• DeepSeek: En del experter menar att kvaliteten på dess översättningar från kinesiska till engelska överträffar alla andra modeller. Den är dessutom särskilt bra på uppgifter med matematiska resonemang. En del tidiga tester visar dock att den kan ha problem med sammanhangsberoende nyanser jämfört med vissa andra modeller.
• ChatGPT och Claude: Många föredrar dessa modeller för högkvalitativa nyanserade och kreativa översättningar, ofta för marknadsföring och kreativt innehåll. De kan också vara användbara för olika nivåer i lokaliseringsarbetsflödena. I en ny studie utvärderades Claude Sonnet av experter som den bästa översättningsmodeller inom flera språkpar för allmänna översättningsuppgifter.
• Gemini och LLaMa: Googles Gemini-modeller integrerar multimodal kapacitet och förbättrar den sammanhangsberoende förståelsen för olika typer av innehåll, medan Metas LLaMa fokuserar på effektivitet och anpassningar för olika AI-uppdrag.

Branschinsikter:

Nimdzis branschexpert Renato Beninatto, som beskrev sina tankar kring de stora trender som formar språk- och innehållsbranschen 2025 i vår exklusiva e-bok, genomförde ett experiment för att testa ett översättningsfel och upptäckte en intressant skillnad mellan GPT-4o och DeepSeek V3 vid översättning av en särskilt krånglig spansk mening.

Han postade på LinkedIn: ”Det här experimentet visar på en betydande lucka i förmågan att resonera mellan dessa AI-modeller. Medan DeepSeek visade prov på en stark grammatisk analys, kämpade den med det bredare sammanhanget. ChatGPT visade överlägsen förmåga att resonera genom att förstå relationen mellan innehållets förutsättning (fyra ord) och översättningen.”

Kostnadseffektiv AI-översättning? En ny tid

Kostnader är en viktig fråga för många chefer som vill implementera AI- modeller i innehållsproduktion och lokalisering. Även om många stora AI-aktörer har liknande priser per token, är DeepSeek en av de viktigaste omvälvande faktorerna när det gäller kostnader för stora språkmodeller.

DeepSeek sägs ha tränats för en bråkdel av kostnaden som rivalerna använder, och har i allmänhet en betydligt lägre kostnad per token. Denna lägre kostnad innebär troligtvis att det blir mer ekonomiskt hållbart för mindre företag och andra organisationer att utnyttja kraften hos stora språkmodeller.

Kostnaderna för stora språkmodeller kommer troligtvis att minska. För många företag som redan har investerat i att bygga upp en termbas eller ett översättningsminne med neural maskinöversättning, eller när det handlar om stora volymer, kan det dock just nu vara mer kostnadseffektivt att fortsätta använda NMT – särskilt eftersom NMT snabbare kan bearbeta stora volymer innehåll.

Branschinsikter 

”Det finns ingen lösning som passar för alla när det gäller att välja användning av en stor språkmodell eller NMT för översättning. Vilken lösning som är mest kostnadseffektiv beror på typen av innehåll, målgrupp, innehållsvolym och många andra faktorer. Det är därför språktjänstleverantörer – med sina expertkunskaper inom implementering av både NMT och AI-lösningar – är unikt positionerade för att hjälpa till att hitta rätt balans.”

Pavel Soukenik, Head of Global Solutions, Acolad

Anpassning och ”Open Weight”-modeller: En revolution inom lokalisering?

Den kanske viktigaste skillnaden mellan DeepSeek och de rivaliserande större språkmodellerna är att modellen finns tillgänglig som ”Open Weight”. Även om vissa kanske beskriver det som ”Open Source”, insisterar många experter på att en AI-modell som gör träningsparametrarna offentligt tillgängliga samtidigt som andra aspekter av modellen är privata bör kallas för ”Open Weight”.

Oavsett vilket är DeepSeek till skillnad från de flesta andra stora språkmodellerna tillgängliga för anpassning, och har möjlighet att ladda ner, ändra och implementera modeller på plats så att företagen kan finjustera AI:t specifikt – till exempel för att passa språkpar och branschspecifik terminologi.

Detta kan vara särskilt banbrytande för utvecklingen av nya modeller särskilt utformade för att hantera arbete inom språk med små resurser som kanske är underrepresenterade i äganderättsskyddade modeller. Utöver detta kan organisationerna tryggt träna modellen med sina egna översättningsminnen, terminologidatabaser och varumärkesriktlinjer – utan att känsliga data exponeras för tredje part.

Modeller med ”Open Weight” kan demokratisera avancerad språkteknik, samtidigt som organisationerna bibehåller sina språkliga konkurrensfördelar. Många fler företag kan köra anpassade tillämpningar av modellerna, utan de enorma inledande kostnaderna för att träna modellen.

AI-översättning och efterlevnad: Datasäkerhetsdilemmat

Samtidigt som AI-implementeringen ökar kvarstår frågorna kring datasäkerhet, efterlevnad och etik.

Till exempel har myndigheter i Australien, USA, Italien, Taiwan och Sydkorea redan agerat för att införa restriktioner kring användningen av DeepSeek, med hänvisning till integritets- och säkerhetsfrågor. Italien agerade inledningsvis på samma sätt när ChatGPT lanserades.

Dataskydd, regulatoriska ramverk och andra efterlevnadsfrågor förblir ett stort hinder för företag inom många områden när det gäller införande av AI, särskilt inom reglerade branscher.

Viktiga frågor som affärsledare kan överväga är bland annat:

• Kan AI-modeller säkerställa dataskydd och efterlevnad av lokala bestämmelser när de används för översättning?

• Är det möjligt för företag att välja lokalt driftade AI-modeller för att stärka datasäkerheten?

• Vilken inverkan har de varierade inställningarna till AI-bestämmelser mellan Europa, USA och Asien?

Även om dessa frågor inte har några enkla svar, måste organisationer noga utvärdera om AI-översättningsverktygen kan uppfylla deras åtaganden om efterlevnad, överväga möjligheten till lokalt driftade modeller och förbereda sig inför hur de olika regulatoriska arbetssätten mellan de stora globala regionerna påverkar verktygen.

Vad är nästa steg för AI-driven översättning?

Som vi har sett fortsätter landskapet att förändras med ”Open Weight”-modeller som utmanar traditionella äganderättsskyddade system, samtidigt som kostnadseffektivitet och anpassningsförmåga blir allt viktigare differentierande faktorer på marknaden.

Framtiden pekar kanske mot en mer demokratiserad åtkomst till AI-teknik, med mindre stora språkmodeller och företag som kan implementera och anpassa sina egna AI-lösningar. Trenden med lokal implementering och modellanpassning kommer troligtvis att öka i tempo, särskilt för organisationer som arbetar med språk med små resurser och specialiserad branschterminologi.

Den här utvecklingen måste navigera genom komplexa regulatoriska vatten, eftersom olika länder implementerar olika metoder för AI-styrning. Branschen måste balansera innovation med efterlevnad, i synnerhet eftersom de regionala skillnaderna i AI-regleringen fortsätter att växa.

Viktiga lärdomar för företag och lokaliseringsexperter:

✔ AI-modellerna förbättras, men i vissa fall, vid till exempel stora innehållsvolymer, kan traditionella NMT-motorer fortfarande vara den bästa lösningen.

✔ ”Open Weight” AI-modeller driver på branschinnovationer, men införandet hänger på regulatorisk tydlighet.

✔ AI-översättning kan användas strategiskt, till exempel vid kreativt innehåll och automatisk efterredigering.

✔ Säkerhet och dataefterlevnad förblir kritiska faktorer vid val av AI-verktyg.

Branschinsikter

”Framtiden för AI inom översättning och lokalisering handlar inte bara om teknik – det handlar om hur vi balanserar säkerhet, efterlevnad och innovation. AI omformar språkbranschen, men den verkliga kraften får vi genom att anpassa dessa tekniker till specifika sammanhang.”

Pavel Soukenik, Head of Global Solutions, Acolad