Hur bra hanterar DeepSeek översättningar? Vi satte GPT-4o, DeepSeek och Google på prov

Vår analys visar att DeepSeek är en lovande modell, men den kräver för närvarande mer finjustering för att matcha användbarhetsnivåerna hos GPT-4o och Google Translate.

Vi testade även några av dessa mot vår Lexi-modell, som är vårt eget AI-lager. Eftersom dessa är anpassade för varje kund är de dock svårare att jämföra mellan olika segment, så de kunde inte enkelt inkluderas i dessa resultat. Håll utkik efter ett separat inlägg om detta.

Hur presterade DeepSeek på andra språk?

Även om vi fokuserade på ett språkligt par som används mycket av våra kunder, fokuserade granskningen från Custom.MT på fler språkpar, inklusive tjeckiska till ungerska, franska till italienska, turkiska till ryska, franska till tyska och engelska till japanska. Några viktiga slutsatser från deras analys tillsammans med vår:

DeepSeek visade starka resultat även där och överträffade andra modeller i 9 av 18 språktester – ett starkt tecken på dess kapacitet.

För mindre resursstarka språk, utöver svenska till norska som tjeckiska till ungerska, var DeepSeek konkurrenskraftig jämfört med ledande kommersiella modeller.

Däremot hade DeepSeek problem med engelska till japanska, ett område där många modeller fortfarande har brister.

En stor nackdel? Hastigheten. Till skillnad från andra kommersiella verktyg var DeepSeek betydligt långsammare och tog 20–60 sekunder per mening jämfört med 1–2 sekunder för neurala maskinöversättningar.

Kanske viktigast av allt är att dessa tester förstärker en avgörande trend inom AI-översättning: öppen källkod-modeller. Detta kan leda till en förändring där fler företag utvecklar sina egna AI-översättningsmodeller istället för att förlita sig på traditionella kommersiella verktyg.

Samtidigt visar testerna att DeepSeek fortfarande står inför betydande utmaningar när det gäller stabilitet, följsamhet mot instruktioner och integration för arbetsflöden med stora volymer. För företag som söker snabba, skalbara och pålitliga AI-översättningar idag är modeller som GPT-4o fortfarande det bästa alternativet.

Viktiga insikter för företag som använder AI-översättningar

AI är kraftfullt, men inte perfekt. Även de bästa modellerna gör fortfarande fel – särskilt vid komplexa översättningar med mycket kontext.

Anpassning är avgörande. AI-verktyg måste tränas och anpassas till specifika branscher, varumärken och språkliga preferenser för att maximera träffsäkerheten.

Förredigering är lika viktigt som efterredigering. Många företag fokuserar bara på att rätta AI-genererade översättningar i efterhand – men att sätta upp ordlistor, tonalitetsregler och AI-specifika riktlinjer i förväg ger betydligt bättre resultat.

Framtiden för AI-översättning är hybrid med kontinuerlig återkoppling. Även om AI kan automatisera och snabba upp översättningar är mänsklig översyn och stickprovskontroller det bästa sättet att säkerställa kvalitet och kulturell relevans.

AI:s snabbrörliga framtid inom översättning

Detta test bekräftar det vi redan visste: AI-översättning utvecklas snabbt, men företag behöver fortfarande smarta arbetsflöden, strategiska AI-val och mänsklig expertis för att säkerställa hög kvalitet. Vi är glada att ha partners som Custom.MT som utforskar olika modeller och deras prestanda på olika språk.

När nya modeller som DeepSeek dyker upp kommer landskapet att fortsätta förändras. Men en sak är tydlig: De företag som investerar i att optimera sina AI-arbetsflöden kommer att ligga steget före på den globala marknaden.

Så optimerar Contentor AI-översättningar för e-handel

På Contentor arbetar vi i skärningspunkten mellan AI-innovation och mänsklig expertis. För varje kund:

• Väljer vi den bästa AI-modellen för uppdraget (GPT-4o, DeepSeek, Google Translate, DeepL, Claude eller någon av över 50 andra)

• Sätter vi upp varumärkesspecifika ordlistor och listor med ord som inte ska översättas

• Finjusterar vi AI-prompter för att matcha tonalitet och SEO-krav

• Kombinerar vi AI-översättning med mänsklig efterredigering och stickprovskontroller för kvalitetssäkring, där feedbacken förs tillbaka till prompterna.

Genom att även möjliggöra direktintegration kan vi ge kunder tillgång till alla AI-modeller via ett och samma API, vilket gör det mycket enklare att byta modell när nya lanseras eller spännande modeller förbättras avsevärt. Detta gör AI-översättning till skalbara arbetsflöden och gör det lättare för e-handelsföretag att hantera stora volymer flerspråkigt innehåll på ett effektivt sätt.

Vill du testa olika AI-motorer själv? Prova AI-översättning och jämförelse i vårt öppna verktyg: hub.contentor.com.