2025 年 1 月下旬，中国人工智能企业 DeepSeek 凭借大型语言模型 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 闯入大众视野。

其模型因开源特性备受关注，DeepSeek-R1 性能可与 OpenAI 的 ChatGPT 相媲美，运行成本却更低。该模型采用的高效训练方法及改进后的专家混合（MoE）技术，让它在低端硬件上也能保持高效训练。（MoE 技术可让模型的不同部分，即 “专家”，专门处理特定任务，在推理过程中仅激活部分 “专家”，以此提高效率并有可能提升准确性。）

Phrase 公司的首席产品官Simone Bohnenberger-Rich认为，DeepSeek 模型的高效得益于高质量的训练数据，这凸显了数据质量在人工智能开发中的关键作用。

和大多数大型语言模型一样，DeepSeek 的模型有着广泛的实际应用，其中自然包括人工智能翻译。

用户对翻译能力的反馈

在汉译英方面，DeepSeek 表现出色。有用户评价称，与其他模型相比，“DeepSeek 的表现好得多，这并不让人意外”。

除中文外，DeepSeek 在其他多种语言翻译中也展现出潜力。其塞尔维亚语翻译不仅准确，速度还比 ChatGPT 更快。在西班牙语翻译的基础测试中，DeepSeek 的表现优于 ChatGPT，它不仅能给出准确译文，还会提供后续句子，方便用户理解，无需再额外查找信息。

在土耳其语翻译上，DeepSeek 模型因能很好地符合某公司的风格指南而受到称赞。捷克语和匈牙利语用户表示，在翻译包括法律文件和产品介绍等各类文本时，它的译文质量与 Claude 一样 “出色”。

对企业来说，采用 DeepSeek 进行翻译已被证明具有很高的成本效益。一位初创公司的首席执行官表示：“与谷歌翻译相比，DeepSeek 将我们的翻译成本降低了 50 倍，所以我们现在正集成 DeepSeek 进行法语和德语翻译。”

语言行业专家持谨慎态度

尽管许多人对 DeepSeek 的技术进步感到兴奋，但语言行业专家们仍持怀疑态度。

Summa Linguae Technologies 的首席技术官Gert van Assche 认可 R1 模型的逻辑推理能力，但认为 V3 模型的翻译表现 “相当令人失望”。他强调，在得出结论前需要进行更广泛的测试。

Custom.MT 的语言行业研究员兼创始人 Konstantin Dranch 对此表示赞同，他呼吁翻译人员、语言服务提供商（LSPs）和本地化团队进行系统性评估。

自然语言处理研究员Yasmin Moslem对 DeepSeek-V3 模型进行了法语和葡萄牙语的医学翻译测试。虽然该模型表现不错，但 Llama-3.1 405B 的表现略胜一筹。此外，对 NLLB 3.3B 进行微调后也能产生高质量的翻译结果，这凸显了在有足够特定领域数据的情况下，专业机器翻译模型的有效性。

对于翻译行业来说，像 DeepSeek这样的人工智能技术发展既带来了机遇，也带来了挑战。

AI 翻译能够在极短时间内处理大量文本，比如新闻稿件翻译，传统人工翻译可能需要数小时甚至更久，而 AI 翻译借助强大的算法和计算能力，短短几分钟就能完成，大大提高了翻译效率，满足了信息快速传播的需求。对于企业而言，AI 翻译可显著降低成本，无需像人工翻译那样支付高额的人力费用，这对于需要大量基础文本翻译的企业来说，能有效节省开支，将更多资源投入到其他业务发展中。AI 翻译基于海量数据训练，在专业领域术语翻译上有突出表现，在医学、法律、科技等专业文献翻译时，能快速给出术语的标准翻译，为专业人员提供基础参考。

然而，AI 翻译也存在一些弊端。在处理复杂语义、文化背景知识时，AI 翻译存在明显不足，例如在文学作品翻译中，对于隐喻、双关语等修辞手法，AI 往往难以准确理解并翻译，导致译文无法传达原文的精妙内涵。AI 翻译难以根据不同语境、受众和目的调整语言风格，无论是正式商务文件，还是轻松的社交媒体文案，AI 翻译的结果往往缺乏灵活性，难以体现出不同文体应有的风格差异。遇到模糊、不规范或有歧义的文本，AI 翻译难以灵活应对，无法像人工翻译那样结合上下文、常识进行准确判断和翻译。

关于新宇智慧

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