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DeepL 是一个机器翻译引擎和人工智能翻译提供商，以提供高质量输出而闻名，尤其是欧洲语言。许多企业将其作为主要的 MT 引擎之一，但准确性的差异超出了大多数人的预期。本指南分析了 DeepL 的优势和局限性，以及为什么最准确的企业翻译程序使用多个 MT 引擎协同工作，而不是依赖单一供应商。
主要收获
- DeepL 在许多欧洲语言中的准确性很高，但在其他语言对和领域中的一致性较差。
- 没有一种 MT 发动机是万能的。准确性因语言、内容和语境而异。
- Smartling 基准测试表明，神经 MT 在严格的准确性方面优于基于 LLM 的 MT，这就是为什么多引擎策略至关重要的原因。
- 最大的质量提升来自 MT 周围的工作流程，而非 MT 本身。
- Smartling 的人工智能枢纽为每项工作选择最佳引擎，并应用人工智能和人工步骤，以提供更高的规模准确性。
那么，DeepL 在不同语言和使用情况下的准确性如何，本地化领导者应如何评估其在翻译战略中的地位？
在深入探讨 DeepL 的优缺点之前，最好先确定一个核心概念：企业翻译的准确性取决于为每种语言对选择正确的 MT 引擎，并在此基础上应用质量保证工具和工作流程自动化。这就是为什么全球品牌在质量问题上通常依赖Smartling等人工智能翻译平台，而不是单一引擎工具。
DeepL 的准确性如何
DeepL 一直是欧洲语对最准确的 MT 引擎之一。在处理资源丰富的欧洲语言的复杂句子结构或细微差别时，行业研究和用户基准往往将其置于谷歌翻译和微软翻译等引擎之前，或与之不相上下。
但一旦跳出这些优势，精确度就会发生变化。不同语言对、内容类型和领域的性能各不相同，这正是 Smartling 的人工智能团队在大规模基准测试中看到的情况。
"我们的基准测试表明，单靠 LLM 并不能始终在准确性上胜过神经 MT。Smartling 人工智能副总裁 Olga Beregovaya在最近的采访中分享道："每个引擎都能在不同的语言对和领域中大显身手。
即使是功能最强大的 MT 发动机，也会在某些特定领域表现出色，但在其他领域却受到限制。DeepL 最新的基于 LLM 的模型可改善较长或较自然语言内容的流畅性和语境，但并不能消除不同语言和内容类型之间的差异。
正如 Beregovaya所说，"企业需要的是一个平台，而不是一个集成点。对 MT 引擎进行基准测试、智能路由内容并大规模验证质量，需要的不仅仅是单一供应商的应用程序接口"。这一观点反映了成熟的本地化项目已经知道的：真正的准确性来自于为每项工作选择合适的引擎，而不是假设一种引擎是最好的。
DeepL 是本地化团队的好翻译吗？
对许多球队来说，是的。DeepL 以译文自然著称，在处理复杂结构方面优于许多同类 MT 引擎。它在欧洲语言方面的表现尤为出色，是内部交流、文件草稿、客户支持回复和通用内容的理想选择。根据 DeepL 所强调的语言公司协会 (ALC) 2024 年的一项研究，目前有 82% 家语言服务公司使用 DeepL，这证明了 DeepL 在业内的广泛应用和信任度。
然而，它在不同语言或领域的表现并不一致。资源少的语言、技术性内容或高度结构化的格式仍然存在很大的差异。DeepL 也不能取代对混合工作流的需求，在混合工作流中，人工智能和人类共同确保面向客户的内容的准确性和语气。
DeepL 翻译如何运作
DeepL 将神经机器翻译与更新的 LLM 架构相结合，改进了上下文处理和流畅性。其模型不是逐字翻译，而是评估较长的文本跨度，分析整个句子或段落的模式。这有助于产生更自然的输出，尤其是对于结构相似的语言。
DeepL 提供基于网络、桌面、移动和 API 的访问。它还支持保留大部分格式的文档翻译，这为使用 Word、PowerPoint 或 PDF 等工具工作的业务团队提供了便利。
DeepL 利用其下一代大型语言模型(LLM) 基础设施，以生成高质量结果而著称。这种先进的技术使 DeepL 能够以其他工具难以企及的精度捕捉上下文。它能识别细微差别并适应复杂文本，因此非常可靠，尤其适用于专业用途。
支持的语言
DeepL 的语言覆盖范围不断扩大，现已包括数十种广泛使用的语言。这些语言包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、荷兰语、波兰语、俄语、乌克兰语、希腊语、土耳其语、中文、日语、韩语和印度尼西亚语。虽然覆盖范围已大幅扩大，但 DeepL 支持的语言仍然少于谷歌翻译等引擎，尤其是在长尾和低资源市场。
DeepL 的优势
- 许多欧洲语言对的高精确度
- 复杂句子的输出更自然
- 用户友好型文本和文件翻译工具
- 通过 DeepL Pro 提供企业友好型数据隐私选项
- 接入应用程序接口，以便集成到平台和应用程序中
DeepL 缺点和限制
DeepL 的准确性优势并不总是适用于非欧洲语言、高技术内容或低资源领域。其他引擎的性能可能会更好，这取决于语言对和内容。这些性能差异反映了机器翻译系统的广泛现实。
"在许多语言对中，神经 MT 的严格准确性仍然更强。Smartling 的人工智能解决方案高级总监 Alex Yanishevsky 在最近的 Smartling 网络研讨会上解释说："LLM 有助于提高流畅性和语境，但您需要两者兼备才能处理全部全球内容。他的评论强调，有必要根据具体的使用情况对 MT 引擎进行评估，而不是假设任何单一的模型都能提供一致的结果。
DeepL 提供的语言数量也少于谷歌或微软，而且它不像某些企业系统那样支持高级定制选项，如完全翻译记忆集成或特定域调整。
DeepL 是否比 Google 翻译更好
DeepL 和 Google 翻译的性能各不相同，这取决于您的目标。DeepL 通常能为欧洲语言和细微文字提供更高质量的输出。谷歌翻译的语言覆盖面更广，在某些亚洲语言和资源较少的语言方面可能优于 DeepL。
然而，质量和效率的最大提升通常来自 MT 发动机周围的工作流程，而非发动机本身。Smartling 的人工智能翻译工作流程以 MT 为起点，使用 LLM 和其他人工智能功能，通过额外的人工智能步骤来增强输出，从而改善结构、一致性和清晰度。
"通过在流程中使用大型语言模型，我们能够用人工智能工作流程取代 MTPE，在缩短周期的同时提高质量。但这些工作流程仍然取决于为每项工作选择合适的 MT 引擎，"Yanishevsky 在另一场 Smartling 网络研讨会上解释道。他的观点进一步说明，对于成功的企业翻译而言，MT 和 LLM 引擎只是更大系统中的一个组成部分。
DeepL 还有其他竞争对手吗？ 值得考虑的 3 大替代方案
虽然 DeepL 因其高质量的翻译而闻名，但其他几种翻译工具也提供了独特的功能和能力。 以下是重要替代方案的概述：
Amazon Translate
Amazon Translate 是由 Amazon Web Services 开发的神经机器翻译服务。 它利用神经网络在多种语言之间实现快速且一致的翻译。 它专为可扩展性而设计，可以轻松与其他 AWS 服务连接，使其成为目前 AWS 生态系统内企业的绝佳解决方案。 Amazon Translate 涵盖超过 75 种语言，对于翻译大量文本（例如网站和应用程序）特别有效。 它的实时翻译功能对于动态内容和用户生成的输入非常有利。 然而，虽然它提供了强大的性能，但一些用户评论说它的翻译可能缺乏更专业的翻译服务所见的微妙准确性。
Google Translate
Google 翻译支持超过 130 种语言，是使用最广泛的翻译工具之一。 它提供一系列功能，包括文本、语音和图像翻译，适合个人和专业职责。 利用谷歌的广泛数据和神经网络，它可以提供快速翻译，并可在网络和移动应用上轻松访问。 虽然其广泛的语言支持是一项重要资产，但翻译质量可能会有所不同，特别是对于不太常见的语言或复杂的材料。 对于简单的需求，谷歌翻译非常有效，但专业的内容可能需要额外的审查。
Smartling 的人工智能中心
最准确的企业翻译程序很少依赖于单一的 MT 提供商。相反，它们协调多个引擎，并在其上应用人工智能和人工工作流程。仅使用 DeepL 可能适用于小型或狭窄的用例，但跨语言、内容类型和市场的准确性扩展会带来复杂性。
"DIY人工智能起初感觉很简单，但在语言、内容类型和质量要求方面的扩展很快就会变得复杂。一个平台可以为您处理这种复杂性，" Yanishevsky 在 Smartling 的人工智能翻译介绍网络研讨会上 解释道 ，并指出Smartling 的人工智能中心就是为了解决这种复杂性而建立的。
AI Hub 可让团队访问多个 MT 引擎和 LLM，包括 DeepL、Google、Amazon 等，并自动为每个语言对和内容类型选择性能最佳的引擎。然后在需要时应用翻译记忆库、术语、质量检查以及人工智能或人工工作流程。与单独使用任何一个 MT 引擎相比，这种方法能提供更高的准确性、更高的一致性和更可预测的质量。
最后的想法
DeepL 是市场上最准确的 MT 引擎之一，尤其适用于欧洲语言和重语境内容。但是，不同语言或领域的准确性并不一致，依赖单一引擎会给全球品牌带来可避免的风险。
Smartling 的AI Hub和AI 翻译解决方案可帮助团队充分利用 DeepL，同时在风险较高时使用其他引擎、AI 工作流和人工验证来填补空白。
要了解有关现代本地化团队如何评估 MT 引擎和构建人工智能翻译程序的更多信息，请阅读 Smartling 的电子书《导航转变》：为何、何时以及如何采用人工智能翻译。
