会议室、LinkedIn 评论和网络研讨会仍在热火朝天地讨论人工智能革命及其对翻译和本地化的影响。尽管 LLM 并非专门为翻译而设计，但越来越多的 LLM 被用于创建多语言内容--然而，关于 LLM 在这些任务中的有效性的争论仍在继续。
但专家们是怎么说的呢？
- 人工智能模型与专门的神经机器翻译 (NMT) 引擎相比如何？
- 它们适用于大规模本地化，还是更适合创意和小众任务？
- 它们会带来哪些道德、监管和数据安全方面的挑战？
- DeepSeek 等开放式人工智能模型是否能真正替代专有解决方案？
- 在一些专家意见的帮助下，让我们来看看不断演变的人工智能翻译格局，以及它对多语言内容的未来意味着什么。
人工智能翻译：法学硕士如何比较？
虽然 LLM 不一定是为翻译而设计的，但许多业内专业人士和机构一直在测试它们与成熟的神经机器翻译 (NMT) 系统相比的性能。
一些模型，如 Deepseek 最新的 V3 和 R1 模型，因其推理能力而备受赞誉，而 GPT4 和 Claude 等模型则在流畅性和创造性方面取得了很好的效果。
- DeepSeek：一些专家认为，它的中英翻译质量超过了其他机型。在数学推理任务中，它的表现也尤为突出。不过，一些早期测试表明，与其他一些模型相比，它在处理上下文的细微差别时可能会比较吃力。
- ChatGPT & Claude：对于高质量、细致入微和富有创意的翻译（通常用于营销或创意内容）而言，这些模式是许多人的首选。它们还可用于本地化工作流程中的各个阶段。在最近的一项研究中，克劳德-桑内特被专家们评为若干语言对中的最佳翻译模型，用于一般翻译任务。
- 双子座 & LLaMa：谷歌的 Gemini 模型集成了多模态功能，提高了对不同类型内容的上下文理解能力，而 Meta 的 LLaMa 则侧重于各种人工智能任务的效率和适应性。
行业洞察
Nimdzi 行业专家雷纳托-贝尼纳托（Renato Beninatto）在我们的独家电子书中概述了他对 2025 年语言和内容行业主要发展趋势的看法，他进行了一次翻译错误测试实验，发现在翻译一个特别棘手的西班牙语短语时，GPT-4o 和 DeepSeek V3 之间存在有趣的差异。
他在 LinkedIn 上发帖："这个实验揭示了这些人工智能模型在推理能力上的巨大差距。虽然 DeepSeek 显示出很强的语法分析能力，但它在处理更广泛的语境方面却很吃力。ChatGPT 通过理解内容的前提（四个单词）与翻译之间的关系，展示了卓越的推理能力。"
成本效益高的人工智能翻译？新时代
对于许多希望推动在内容创建和本地化中采用人工智能模型的领导者来说，成本是一个主要考虑因素。虽然许多大型人工智能公司的代币价格都差不多，但在 LLM 成本方面，DeepSeek 的出现是主要的颠覆者之一。
据说，DeepSeek 只用了竞争对手的一小部分成本就完成了培训，因此其每个代币的成本通常远远低于竞争对手。这种较低的成本很可能意味着，对于小型企业和其他组织而言，利用法律硕士的力量在经济上更加可行。
法律硕士的费用很可能呈下降趋势。但是，对于许多已经投资使用神经机器翻译建立术语库或翻译记忆库的企业来说，或者对于大批量使用的案例来说，目前继续使用 NMT 可能更具成本效益，尤其是因为 NMT 可以更快地处理大量内容。
行业洞察
"在选择使用 LLM 或 NMT 进行翻译时，没有放之四海而皆准的方法。最具成本效益的解决方案取决于内容类型、目标受众、内容数量等诸多因素。这就是为什么语言服务提供商--凭借其在实施 NMT 和人工智能解决方案方面的专业知识--能够独当一面，帮助找到正确的平衡点"。
- Pavel Soukenik，Acolad 全球解决方案主管
