Hur exakt är DeepL?

DeepL är mycket noggrann för europeiska språk och rankas konsekvent bland de bästa MT-motorerna för språkpar som engelska, tyska, franska och spanska, men noggrannheten sjunker avsevärt utanför dessa styrkor.

Prestandan försämras för icke-europeiska språk, språkpar med låga resurser och mycket tekniskt eller domänspecifikt innehåll.

Enligt ett Intento-riktmärke rankades DeepL som den bäst presterande motorn i 65 % av de testade språkparen, med fördelen koncentrerad i europeiska kombinationer.

För företagslokalisering gör det DeepL till en stark komponent i en strategi med flera motorer, inte en fristående lösning.

Låt oss dyka ner i var DeepL presterar bra, var det inte gör det och vad man ska använda istället. 

Viktiga slutsatser

• DeepL är mycket noggrant för många europeiska språk men mindre konsekvent över andra språkpar och domäner.
• Ingen enskild MT-motor är universellt bäst. Noggrannheten varierar beroende på språk, innehåll och sammanhang.
• Smartling-benchmarking visar att neural MT kan överträffa LLM-baserad MT vad gäller strikt noggrannhet, vilket gör en strategi med flera motorer avgörande.
• De största kvalitetsvinsterna kommer från arbetsflödet kring MT, inte enbart MT.
• Smartlings AI-hub väljer den bästa motorn för varje jobb och tillämpar AI och mänskliga steg för att leverera högre noggrannhet i stor skala.

Så hur exakt är DeepL över olika språk och användningsfall, och hur bör lokaliseringsledare utvärdera var det passar in i deras översättningsstrategi?

Innan du dyker in i DeepLs styrkor och svagheter är det bra att förankra dig om ett kärnkoncept: Noggrannhet i företagsöversättning beror på att du väljer rätt MT-motor för varje språkpar och använder QA-verktyg och arbetsflödesautomatisering ovanpå. Det är därför globala varumärken vanligtvis förlitar sig på AI-översättningsplattformar som Smartling snarare än verktyg med en enda motor när kvalitet spelar roll.

Hur exakt är DeepL

DeepL rankas konsekvent bland de mest exakta MT-motorerna för europeiska språkpar. Branschstudier och användarbenchmarks placerar den ofta före eller jämförbar med sökmotorer som Google Translate och Microsoft Translator när den hanterar komplexa meningsstrukturer eller nyanser i europeiska språk med hög resurser.

Men noggrannheten förändras när du rör dig utanför dessa styrkor. Prestandan varierar beroende på språkpar, innehållstyp och domän, vilket är precis vad Smartlings AI-team ser i storskalig benchmarking.

"Vår benchmarking visar att LLM:er ensamma inte konsekvent överträffar neural MT vad gäller noggrannhet." ”Varje motor lyser i olika språkpar och domäner”, delade Olga Beregovaya, Smartlings vice vd för AI, i en nyligen genomförd intervju.

Även de mest kapabla MT-motorerna utmärker sig inom specifika områden men stöter på begränsningar på andra håll. DeepLs nyare LLM-baserade modell förbättrar flyt och kontext för längre eller mer naturligt språkinnehåll, men den eliminerar inte variationen som ses mellan olika språk och innehållstyper.

Som Beregovaya förklarar, ”behöver företag en plattform, inte en punktintegration”. Att jämföra MT-motorer, intelligent routa innehåll och validera kvalitet i stor skala kräver mer än ett enda leverantörs-API. Detta perspektiv återspeglar vad mogna lokaliseringsprogram redan vet: verklig noggrannhet kommer från att välja rätt motor för varje jobb snarare än att anta att en motor är bäst överlag.

Är DeepL en bra översättare för lokaliseringsteam

För många lag, ja. DeepL är känt för att producera naturligt klingande översättningar och hantera komplexa konstruktioner bättre än många konkurrerande MT-motorer. Den fungerar särskilt bra för europeiska språk och kan vara ett starkt val för intern kommunikation, dokumentationsutkast, kundsupport och innehåll för allmänt bruk. Enligt en studie från 2024, framtagen av DeepL från Association of Language Companies (ALC), använder nu 82 % av språktjänstföretagen DeepL, ett bevis på dess utbredda användning och förtroende i branschen.

Dess prestanda är dock inte enhetlig över olika språk eller domäner. Hög variabilitet förekommer fortfarande med språk med få resurser, tekniskt innehåll eller mycket strukturerade format. DeepL ersätter inte heller behovet av hybridarbetsflöden där AI och människor arbetar tillsammans för att säkerställa noggrannhet och ton för kundorienterat innehåll.

Hur DeepL-översättning fungerar

DeepL kombinerar neural maskinöversättning med en nyare LLM-arkitektur som förbättrar kontexthantering och flyt.

Är DeepL AI? Ja. DeepL bygger på neural maskinöversättning och har alltmer införlivat arkitektur för stora språkmodeller för att förbättra flyt och kontexthantering, samma underliggande tillvägagångssätt som beskrivs ovan.

Istället för att översätta ord för ord utvärderar modellerna längre textsträckor och analyserar mönster över hela meningen eller stycket. Detta hjälper till att producera mer naturlig produktion, särskilt för språk som delar strukturella likheter.

DeepL tillhandahåller webb-, dator-, mobil- och API-baserad åtkomst. Den stöder även dokumentöversättning som bibehåller det mesta av formateringen, vilket gör det bekvämt för affärsteam som arbetar i verktyg som Word, PowerPoint eller PDF.

DeepL är känd för att generera högkvalitativa resultat och sticker ut genom att utnyttja sin nästa generations LLM-infrastruktur (Large Language Model). Denna avancerade teknik gör det möjligt för DeepL att fånga sammanhang med en precision som är svår att matcha med andra verktyg. Sättet det identifierar nyanser och anpassar sig till komplex text gör det mycket pålitligt, särskilt för professionell användning.

Språk som stöds

DeepLs språktäckning fortsätter att expandera och inkluderar nu dussintals vanligt förekommande språk. Dessa inkluderar engelska, franska, tyska, spanska, italienska, portugisiska, nederländska, polska, ryska, ukrainska, grekiska, turkiska, kinesiska, japanska, koreanska och indonesiska. Även om täckningen har ökat avsevärt, stöder DeepL fortfarande färre språk än motorer som Google Translate, särskilt för marknader med lång svans och låga resurser.

Fördelar med DeepL

• Hög noggrannhet för många europeiska språkpar
• Mer naturligt ljud för komplexa meningar
• Användarvänliga verktyg för text- och dokumentöversättning
• Företagsvänliga alternativ för dataskydd via DeepL Pro
• API-åtkomst för integration i plattformar och applikationer

DeepL nackdelar och begränsningar

DeepLs fördelar med noggrannhet sträcker sig inte alltid till icke-europeiska språk, mycket tekniskt innehåll eller domäner med låga resurser. Andra sökmotorer kan prestera bättre beroende på språkpar och innehåll. Dessa skillnader i prestanda återspeglar den bredare verkligheten hos maskinöversättningssystem.

"Neural MT är fortfarande starkare för strikt noggrannhet i många språkpar." ”Juridikexamina (LLM) hjälper till med flyt och kontext, men man behöver båda för att hantera hela spektrumet av globalt innehåll”, förklarade Alex Yanishevsky, Smartlings Senior Director of AI Solutions, vid ett nyligen genomfört Smartling-webbinarium. Hans kommentar belyser behovet av att utvärdera MT-motorer mot specifika användningsfall snarare än att anta att en enskild modell kommer att leverera konsekventa resultat överallt.

DeepL erbjuder också färre språk än Google eller Microsoft, och det stöder inte avancerade anpassningsalternativ som fullständig integration med översättningsminne eller domänspecifik justering på samma sätt som vissa företagssystem gör.

Är DeepL bättre än Google Translate

DeepL och Google Translate presterar olika beroende på dina mål. DeepL producerar ofta högre kvalitet på europeiska språk och nyanserad text. Google Translate erbjuder mycket bredare språktäckning och kan överträffa DeepL på vissa asiatiska språk och språk med låga resurser.

De största vinsterna i både kvalitet och effektivitet kommer dock vanligtvis från arbetsflödet kring din MT-motor snarare än enbart från motorn. Smartlings AI-översättningsarbetsflöde använder MT som utgångspunkt och använder LLM:er och ytterligare AI-drivna funktioner för att förbättra resultatet med ytterligare AI-steg som förbättrar struktur, konsekvens och tydlighet.

”Genom att använda stora språkmodeller i processen har vi kunnat ersätta MTPE med AI-arbetsflöden som minskar cykeltiden samtidigt som kvaliteten förbättras.” Men dessa arbetsflöden beror fortfarande på att man väljer rätt MT-motor för varje jobb, förklarade Yanishevsky vid ett annat Smartling-webbinarium. Hans observation förstärker att MT- och LLM-motorer bara är en komponent i ett större system för framgångsrik företagsöversättning.

Finns det andra konkurrenter till DeepL?

Medan DeepL är känt för sina högkvalitativa översättningar, erbjuder flera andra över sättningsverktyg distinkta funktioner och funktioner.

Nedan följer en översikt över viktiga alternativ:

Amazon Translate

Amazon Translate är en neural maskinöversättningstjänst utvecklad av Amazon Web Services. Det utnyttjar neurala nätverk för att producera snabba och konsekventa översättningar över flera språk. Designad för skalbarhet, ansluter den lätt till andra AWS-tjänster, vilket gör den till en utmärkt lösning för företag som för närvarande befinner sig inom AWS-ekosystemet. Amazon Translate täcker över 75 språk och är särskilt effektivt för att översätta stora volymer text, som webbplatser och applikationer. Dess översättningsmöjligheter i realtid är fördelaktiga för dynamiskt innehåll och användargenererade indata. Men även om det erbjuder robust prestanda, kommenterar vissa användare att dess översättningar kan sakna den subtila noggrannhet som ses i mer specialiserade översättningstjänster.

Google Translate

Med stöd för över 130 språk rankas Google Translate bland de mest använda översättningsverktygen. Den erbjuder en rad funktioner inklusive text-, tal- och bildöversättning, som gör den lämplig för både personliga och professionella uppgifter. Den bygger på Googles omfattande data- och neurala nätverk och levererar snabba översättningar, lättillgängliga på webb- och mobilappar. Även om dess breda språkstöd är en betydande tillgång, kan översättningskvaliteten variera, särskilt med mindre vanliga språk eller komplext material. För enkla behov är Google Translate mycket effektivt, även om specialiserat innehåll kan kräva en extra granskning.

Smartlings AI-nav

De mest exakta företagsöversättningsprogrammen förlitar sig sällan på en enda MT-leverantör. Istället orkestrerar de flera motorer och tillämpar AI och mänskliga arbetsflöden ovanpå. Att enbart använda DeepL kan fungera för små eller snäva användningsfall, men att skala noggrannhet över språk, innehållstyper och marknader introducerar komplexitet.

”Gör-det-själv-AI känns enkelt till en början, men att skala över språk, innehållstyper och kvalitetskrav blir snabbt komplext.” ”En plattform hanterar den komplexiteten åt dig”, förklarade Yanishevsky i Smartlings webbinariumom introduktion till AI-översättning och noterade att Smartlings AI-hub byggdes för att lösa den komplexiteten.

AI-hubben ger team tillgång till flera MT-motorer och LLM:er, inklusive DeepL, Google, Amazon med flera, och väljer automatiskt den bäst presterande motorn för varje språkpar och innehållstyp. Sedan tillämpas översättningsminne, terminologi, kvalitetskontroller och AI eller mänskliga arbetsflöden där det behövs. Denna metod ger högre noggrannhet, mer konsekvens och mer förutsägbar kvalitet än att använda en enskild MT-motor.

Sista tankar

DeepL är en av de mest exakta MT-motorerna på marknaden, särskilt för europeiska språk och kontexttungt innehåll. Men noggrannheten är inte enhetlig över olika språk eller domäner, och att förlita sig på en enda sökmotor medför undvikbara risker för globala varumärken.

Smartlings AI Hub och AI-översättningslösningar hjälper team att dra full nytta av DeepL samtidigt som de fyller dess luckor med andra motorer, AI-arbetsflöden och mänsklig validering när insatserna är högre.

För att lära dig mer om hur moderna lokaliseringsteam utvärderar MT-motorer och bygger AI-drivna översättningsprogram, utforska Smartlings e-bok Navigating the shift: Why, when, and how to adopt AI translation.

Reagan White

Lokaliseringsexpert

Reagan White är en lokaliseringsexpert med erfarenhet av att hjälpa globala varumärken att effektivisera översättningsarbetsflöden och skala flerspråkigt innehåll. Med en bakgrund inom översättningsteknik och internationell innehållsstrategi skriver hon om lokaliseringsautomation, AI-översättning och bästa praxis för att bygga effektiv global verksamhet.