AI-översättning Jämfört: Gemini vs GPT-4 vs DeepSeek för .po

Du har tre av de mest kraftfulla AI-modellerna i historien till hands. Du klistrar in en WordPress .po-sträng i var och en. Två av dem förstör din webbplats.

Detta är inte ett hypotetiskt scenario. Det händer varje dag för utvecklare som antar att "bra på engelska" betyder "bra på Gettext." Sanningen är att översättning av WordPress lokaliseringsfiler är en specialiserad uppgift, och varje stor språkmodell hanterar det väldigt olika.

Vi körde samma uppsättning .po-strängar genom Gemini 2.0 Flash, GPT-4 och DeepSeek för att ta reda på vilken modell som producerar de mest exakta, kodsäkra översättningarna. Resultaten var överraskande.

Testupplägget: Vad vi översatte

Vi valde 200 verkliga strängar från en WooCommerce-butik i produktion och ett populärt WordPress-tema. Testuppsättningen var medvetet knepig och täckte:

• Enkla UI-strängar ("Lägg till i varukorgen", "Sökresultat")
• Strängar med printf-variabler (%s, %d, %1$s av %2$s)
• Strängar som innehåller HTML-markering (<strong>, <a href>, <br/>)
• Pluralformer (msgid_plural) riktade mot polska (3 former) och arabiska (6 former)
• Strängar med kontext (msgctxt) där "Post" kan betyda ett blogginlägg eller verbet "att posta"

Varje modell fick samma uppmaning: översätt dessa Gettext-poster från engelska till turkiska, och bevara alla variabler och HTML-taggar exakt som de visas i källan.

Vi körde sedan varje utdata genom en valideringssvit som kontrollerar platshållarintegritet, HTML-struktur, pluralformsantal och teckenkodning.

Omgång 1: Enkla UI-strängar

Alla tre modellerna hanterade grundläggande strängar bra. "Add to Cart" blev "Sepete Ekle" över hela linjen. "Log In" återgavs korrekt. Inga överraskningar här.

Men även i denna enkla kategori märkte vi ett mönster. GPT-4 lade ibland till artighetsmarkörer som inte fanns i källan. En kärnfull "Delete" blev den mer formella motsvarigheten, vilket lade till 3-4 extra tecken. Inte en bugg, men ett problem för UI-layouter där knappbredden är fast.

DeepSeek producerade något mer bokstavliga översättningar, vilket faktiskt är att föredra för UI-element där korthet spelar roll.

Gemini uppnådde en balans och matchade registret och längden på källsträngen mest konsekvent.

Dom: Enkla strängar

Alla tre klarar sig. Endast mindre stilistiska skillnader.

Omgång 2: Printf-variabler och positionsargument

Det är här de verkliga skillnaderna framträder. Tänk på denna vanliga WordPress-sträng:

msgid "Page %1$s of %2$s"
msgstr ""

Här är vad varje modell producerade vid översättning till turkiska:

# Gemini 2.0 Flash
msgstr "Sayfa %1$s / %2$s"

# GPT-4
msgstr "Sayfa %1$s / %2$s"

# DeepSeek
msgstr "%1$s / %2$s. Sayfa"

Alla tre bevarade variablerna tekniskt intakta. Men DeepSeek ordnade om meningsstrukturen och flyttade "Sayfa" till slutet. Även om det är grammatiskt kreativt, ändrar detta betydelsen: användaren läser nu "1 / 10. Page" istället för "Page 1 of 10."

Titta nu på ett farligare exempel:

msgid "Hello %s, you have %d new messages"
msgstr ""

# Gemini 2.0 Flash
msgstr "Merhaba %s, %d yeni mesajiniz var"

# GPT-4
msgstr "Merhaba %s, %d yeni mesajınız var"

# DeepSeek
msgstr "Merhaba % s, % d yeni mesajınız var"

Där är den. DeepSeek lade till mellanslag inuti %s och %d, vilket gjorde dem till % s och % d. PHP:s sprintf() kommer inte att känna igen dessa. Din webbplats kastar antingen ett fatalt fel eller visar den råa variabelsträngen för dina användare.

Detta är den vanligaste översättningsbrytande buggen vi har dokumenterat. Om du vill förstå exakt varför ett enda mellanslag inuti en platshållare förstör din webbplats, läs vår djupdykning om brytande kodvariabler.

Dom: Variabler

Gemini och GPT-4 är pålitliga. DeepSeek är farligt utan efterbearbetning.

Omgång 3: Bevarande av HTML-markering

WordPress-strängar innehåller ofta inline HTML. Här är ett verkligt exempel:

msgid "Click <a href=\"%s\">here</a> to view your <strong>order</strong>."
msgstr ""

# Gemini 2.0 Flash
msgstr "<a href=\"%s\">Buraya</a> tıklayarak <strong>siparişinizi</strong> görüntüleyin."

# GPT-4
msgstr "Siparişinizi görüntülemek için <a href=\"%s\">buraya</a> tıklayın.</strong>"

# DeepSeek
msgstr "<a href=\"%s\">buraya</a> tıklayarak <strong>siparişinizi</strong> görüntüleyin."

GPT-4 gjorde ett subtilt men kritiskt fel. Den flyttade den avslutande </strong>-taggen till slutet av meningen, långt från sin öppnande <strong>-motsvarighet. Resultatet: allt efter "order" på sidan återges i fetstil, vilket potentiellt påverkar hela layouten nedan.

Gemini och DeepSeek bevarade båda HTML-strukturen korrekt i detta fall. Men i vårt fullständiga 200-strängars test lade DeepSeek till mellanslag inuti självlåsande taggar (<br /> blev <br / >) i 3 fall.

Dom: HTML

Gemini är det mest konsekventa. GPT-4 och DeepSeek introducerar båda strukturella HTML-fel under vissa förhållanden.

Omgång 4: Pluralformer

Pluralhantering är där de flesta översättningsverktyg faller isär helt och hållet. Engelska har 2 pluralformer. Turkiska har också 2. Men polska har 3 och arabiska har 6.

Vi testade denna sträng mot polska (nplurals=3):

msgid "%d item in your cart"
msgid_plural "%d items in your cart"

Gemini producerade korrekt tre msgstr-poster, var och en konjugerad för lämpligt numeriskt intervall. GPT-4 producerade också tre former, men slog ibland samman Form 1 och 2 till identisk text, vilket är grammatiskt felaktigt för polska. DeepSeek producerade endast två former och ignorerade helt kravet nplurals=3.

För en djupare förklaring av varför detta är viktigt och hur WordPress använder Plural-Forms-headern, se vår guide om Gettext-pluraler.

Dom: Pluraler

Gemini leder. GPT-4 är acceptabelt med granskning. DeepSeek misslyckas för språk med fler än 2 pluralformer.

Omgång 5: Kontextdisambiguering

Fältet msgctxt i Gettext talar om för översättaren hur ett ord används. Ordet "Post" kan betyda:

• Ett blogginlägg (substantiv)
• Att posta en kommentar (verb)
• Post (substantiv, på brittisk engelska)

msgctxt "verb: to publish"
msgid "Post"
msgstr ""

msgctxt "noun: blog entry"
msgid "Post"
msgstr ""

Gemini skilde korrekt mellan de två och producerade "Yayinla" (publicera) för verbet och "Yazi" (artikel/inlägg) för substantivet. GPT-4 hanterade också detta korrekt. DeepSeek översatte båda som "Gonderi" (ett generiskt substantiv) och ignorerade ledtråden msgctxt.

Kontextmedvetenhet är inte en lyxfunktion. Om din "Post"-knapp publicerar en kommentar men översättningen säger "Article", kommer dina användare att tveka att klicka på den. Vi diskuterade varför AI-säkerhet i WordPress-lokalisering beror på exakt den här typen av kontextuell förståelse.

Dom: Kontext

Gemini och GPT-4 hanterar msgctxt bra. DeepSeek ignorerar det.

Resultattavlan

Varför rå modellutdata aldrig är tillräckligt

Även Gemini, den bästa presteraren i våra tester, är inte ofelbar. Över 200 strängar introducerade den avståndsproblem i 2 fall och lade en gång till en onödig punkt till en sträng som inte hade någon i källan.

Det är därför validering efter bearbetning är avgörande. Oavsett vilken modell du använder måste utdata köras genom:

1. Platshållarnormalisering för att fixa % s tillbaka till %s
2. Matchning av skiljetecken för att säkerställa att den översatta strängen slutar med samma tecken som källan
3. Tvingande av pluralform för att verifiera rätt antal msgstr-poster
4. Validering av variabelantal för att bekräfta att varje %s och %d från källan visas i målet

Detta är principen bakom Syntaxlåsning, valideringslagret som sitter mellan AI-modellen och din slutliga .po-fil. Det fångar upp varje fel som även den bästa modellen ibland gör.

Om du utvärderar verktyg för ditt arbetsflöde täcker vår sammanfattning av de 5 bästa gratisverktygen för att redigera och översätta PO-filer landskapet bortom AI-lösningar.

Slutsatsen

Gemini 2.0 Flash är för närvarande den mest pålitliga modellen för WordPress .po-filöversättning. Den hanterar variabler, HTML, pluraler och kontext bättre än konkurrenterna. GPT-4 är ett stabilt andraval, men kräver noggrann granskning av HTML-utdata och pluralformer. DeepSeek, trots sina styrkor i allmänna kodningsuppgifter, är inte lämplig för Gettext-översättning utan tung efterbearbetning.

Men här är den viktigaste insikten: modellen ensam räcker inte. Även Gemini behöver ett valideringslager för att fånga upp gränsfall. Skillnaden mellan ett professionellt lokaliseringsverktyg och ett rått API-anrop är inte AI-modellen. Det är allt som händer före och efter att modellen körs.

SimplePoTranslate använder Gemini som sin primära motor, inlindad i en Kontextmedveten AI-pipeline med Syntaxlåsning som fångar och korrigerar varje variabel, tagg och pluralform automatiskt. Du får den bästa modellen kombinerat med skyddsnätet som gör den produktionsklar.

Vill du se skillnaden själv? Ladda upp din .po-fil och översätt upp till 100 strängar gratis på SimplePoTranslate.com