2024年最好用的AI翻译软件：大模型文档翻译排行榜
摘要
做AI自媒体的人，想要不掉队，读前沿学术论文、补课提升认知体系，是必须走的路径。 坦
做AI自媒体的人，想要不掉队，读前沿学术论文、补课提升认知体系，是必须走的路径。
坦白说，仅仅为了不被时代抛下，就已经要拼尽全力了。
不过，有个尴尬的事得承认：英语水平实在不行，最熟练的就是那句“I'm fine, thank you, and you?”。
读各种文献时，即使有大模型帮忙翻译，过程依然折磨不断。
比如昨天豆包发了篇关于AI图像的论文，就想翻一下之前的SeedEdit论文对照着学习。结果……
别的领域不太清楚，但这类AI论文有个共性：上下文逻辑特别紧密，而且充斥着大量高度专业化的术语和学术表达，像什么Out-of-Domain (OOD) 、DiT架构之类的，比比皆是。
如果是单纯的学术用语，倒还能接受。问题在于，很多专业术语搭配复杂的表达方式，即使用沉浸式翻译配合OpenAI或DeepL的API，结果还是让人一头雾水。
很多翻译工具遇到专业术语时，哪怕不懂也要硬翻，对非专业读者来说，理解起来费劲到不行。
正好看到玉渊谭天做了一期关于AI翻译质量的策划，内容很扎实。于是决定，不如自己动手做一个全面的评测吧，看看在这个特定场景下，哪个大模型的翻译质量最好。
说干就干。
跟小伙伴连续奋战了两天，测试了大量题目，终于找到了目前翻译效果最出色的模型。
直接亮结论：网易有道这个老牌翻译厂商推出的AI大模型“子曰翻译2.0”，居然吊打了所有选手。
说说具体的评测方式。
测试维度很简单，完全是从平时被折磨的实际体验出发，总结出两个核心标准：
1. 说人话；2. 没活别瞎翻。
“说人话”好理解，就是翻译结果要符合中国人的语言习惯，读起来顺畅自然。
“没活别瞎翻”更好解释：专业术语和一些专有名词，如果拿不准怎么翻，可以保留原样，但绝不能硬翻。其它内容确保基本正确就行。
选手阵容方面，海外组选了Grok3、ChatGPT-4o、Claude 3.7、Gemini 2这四个主流模型。国内组虽然把能跑的模型都跑了，但受限于篇幅，只展示DeepSeek R1、智谱GLM-4、有道子曰翻译2.0、Qwen 2.5-Max这四位。
值得一提的是，DeepSeek R1是唯一的推理模型，虽然严格来说不太适合用来测翻译（因为不实用），但谁让它最近火得不行呢。
出的第一道题，选了SeedEdit论文里一段稍微复杂的文字，里面包含一堆高频专业术语，还有学术引用信息和作者姓名。
先看国产组的表现。
“说人话”方面，Qwen和智谱GLM都有待加强。最具代表性的句子是这样的：
Qwen：我们注意到，我们的方法主要聚焦于HQ-Edit基准中的应用场景，在这些场景中，我们希望根据任意指令对T2I生成的图像进行修改。
智谱GLM：我们注意到，我们的方法主要关注 HQ-Edit 基准中的应用场景，我们希望用任意指令修改 T2I 生成的图像。
一个句子里出现三个同样的主语，读起来非常难受，断句也怪怪的。
子曰翻译2.0的表现就相当出色。主语滥用的情况很少，避免了一大堆重复的代词，尤其在处理“that”和“where”这类句式时，处理得相当到位。
DeepSeek比子曰翻译2.0略逊一筹，翻译腔的机械感重了一点。最明显的例子是第一句话，不够简洁，而且主语直接消失了。
“没活别硬翻”方面，子曰翻译2.0和DeepSeek明显更好。
对Out-of-Domain (OOD) test的处理，只有Qwen翻译成了“跨领域测试”。智谱GLM和Qwen对real in-the-wild image inputs的翻译都有点问题。其实，直接翻成“真实场景的图像输入”就行。
国外组这边，英译中的整体表现比国内组稍差，那种“英式中文”的感觉挥之不去，读起来非常不流畅。
其中表现最好的要属ChatGPT-4o，翻译整体清晰准确，较好地展现了原文的技术内容和学术语气。
Gemini和Claude基本属于同一水平，“说人话”方面差点意思。
Grok 3的表现也还可以，但老毛病还在：主语疯狂堆叠。
第一道题还只是学术论文中比较“正常”的一段，理解语义的难度不算太高。
但看硬核技术论文时，会遇上一个典型问题：AI处理正文内容可能还行，可一旦对象变成图注内容，很多时候就开始抽风。
因为SeedEdit论文的图注部分没有太复杂的段落，于是从经典神文《Attention is all you need》里摘了一段，作为第二道大题。
这一题，能很明显感受到各个AI大模型在面对隐性语境限制时的翻译能力。
开头第一句话是长难句，其实就是对图片的一个总结，应该怎么简洁怎么来。
智谱GLM对图注语境下长难句的理解有点不到位。
DeepSeek和Qwen选择在中间断句，无功无过。但在结尾处，这两位都翻译成了“建议以彩色查看”，在学术语境中语气稍显随意，不过问题不大。
子曰翻译2.0在这句话上的表现非常简洁，很符合正常学术图注的规范。但有一个小问题：因为heads这个词在前一句出现过，它在下一句直接省略了，翻译成“不同颜色代表不同的头”，这会给理解带来一些负担。
Gemini和GLM有一样的毛病。ChatGPT-4o直接把第一句的following硬翻译成了“追踪”，Pass。
Claude对第一个句子的翻译也很尴尬——“6层xxx的第5层中”，没人是这么说话的。
除了上面两道纯文本测试题，日常看论文时另一个让人心情复杂的地方是：文本中插入大量数学符号，翻译器很容易被搞晕。
于是把这一点作为第三大题，测试八个模型如何处理数字符号。
文本依然选自《Attention Is All You Need》里一段嵌入数学公式的内容。
总体来看，各家AI大模型对内嵌数学公式的理解都表现不错。
尽管d²的数学符号格式在排版上有些模型处理得不够规整，但逻辑表达没有混乱。
DeepSeek和子曰翻译2.0在处理技术性内容时，能兼顾术语的准确性与“说人话”的表达方式，明显胜过其他几个模型。
测试中还发现一个很明显的点：最后一句“xxx，the approach we take in our model.”显然不应该和前一句分开。因为中文语境中，它是对前述内容的补充说明。但除了子曰翻译2.0之外，七个大模型全都隔离翻译了。一个逗号，把七个大模型都忽悠过去了。
整套流程测下来，只说中英互译的话，能很明显地感受到，在“说人话”方面，有道这个子曰翻译2.0确实让人意外地觉得厉害。
“没活别硬翻”上，DeepSeek R1、子曰翻译2.0、ChatGPT-4o基本算是一个梯队的，专业术语知道保留，不乱搞。
至少在这次测试中，最让人意外的还是有道的子曰翻译2.0效果最好，这个结论老实说挺让人惊讶的。
但反过来，它也验证了一个行业共识：在垂直场景里，积累了多年数据的行业巨头，手上握着的资源和数据，确实不是一些通用大模型公司能比的。
找到了目前最好的翻译大模型，正准备让它帮自己看论文、读技术文章时，发现一个问题：沉浸式翻译没有给子曰翻译2.0留API接口，根本接不进去。
有道的产品本身做得很好，但对于每天在各种英文网站里来回蹦跶，还要刷X和在arXiv上扒拉论文的人来说，体验路径确实有点长。
如果习惯用应用，或者是手机主力党，那直接推荐去有道自己的产品里面用，比如有道翻译和有道词典。截图翻译、PDF翻译一应俱全，同传功能也都有，里面的AI翻译就是子曰翻译2.0。
最可惜的是，没有想要的浏览器翻译插件。
为了方便，不用来回多开页面，省下时间安心做科普阅读，犹豫了一分钟后，还是做了一个很“傻”的决定：自己用AI手搓一个能接子曰翻译2.0 API的论文专用翻译器插件。
这个插件的翻译效果是这样的。用户体验肯定比不上那些商用插件，但也是无奈之举。翻译质量，比体验更重要。
插件的安装和API接入都特别简单。
先说说API怎么获取：直接进入有道的AI开放平台申请API。在最上面的导航栏里，选择“产品服务”，里面有个“大模型翻译”，点击即可。选择“立即使用”。在左侧导航栏里选择“自然语言翻译服务”里的“大模型翻译”，点击“创建应用”。应用名称可以随便写，比如写“PDF翻译”，服务栏里选“大模型翻译”，接入方式选“API”，应用类别直接选“实用工具”。选完直接点确认就行。
下面这两个就是应用ID和秘钥了。在API平台，实名注册后会送50块钱的体验金，基本够用一阵子，大概能高质量处理三五千页PDF。
手搓的论文翻译插件安装也很简单。第一步，解压缩翻译插件。然后打开谷歌浏览器，点右上方三个点按钮，进入管理扩展程序。一键把文件拖进去，就能自动安装。打开扩展程序按键，把插件置顶。点击设置按钮，输入在API云平台注册得到的API key和API Secret，点保存设置就能用了。
安装好插件，刷新一下arXiv，就会发现右边有个“在线查看中文翻译版”的按钮。点进去后，即可开始纯享版论文翻译。可以点击隐藏原文，直接看中文版；也可以一键改变布局，实现原文译文排版，就像下面这样。也支持图文混排。
整个流程，几分钟就能搞定。接下来就能在中英互译的论文世界里自由探索了。
说实话，这个手搓的小插件很蹩脚。如果有道或者沉浸式翻译能看到这篇文章，希望：要么有道出个插件，要么沉浸式翻译支持一下有道的API。
浏览器翻译这个场景，确实很刚需。
如果觉得这个插件太简陋，也可以把PDF下载下来，扔到有道翻译里面直接翻译，或者直接用截图翻译。
但如果你跟现在的我一样，喜欢在浏览器上苦读英文文献，又追求翻译质量，那这个小破插件确实值得一试。
祝我们都能在AI和翻译的世界里越走越远，再也不必为语言门槛挠头懊恼。一起共勉。