Порівняння ШІ-перекладу: Gemini проти GPT-4 проти DeepSeek для .po

У вас під рукою три найпотужніші моделі ШІ в історії. Ви вставляєте рядок .po WordPress у кожну з них. Дві з них ламають ваш сайт.

Це не гіпотетичний сценарій. Це трапляється щодня з розробниками, які вважають, що "добре знає англійську" означає "добре знає Gettext". Правда полягає в тому, що переклад файлів локалізації WordPress є спеціалізованим завданням, і кожна велика мовна модель обробляє його дуже по-різному.

Ми запустили той самий набір рядків .po через Gemini 2.0 Flash, GPT-4 і DeepSeek, щоб з'ясувати, яка модель створює найточніші та безпечні для коду переклади. Результати були дивовижними.

Налаштування тесту: що ми перекладали

Ми вибрали 200 реальних рядків із робочого магазину WooCommerce та популярної теми WordPress. Тестовий набір був навмисно складним, охоплюючи:

• Прості рядки інтерфейсу користувача ("Додати в кошик", "Результати пошуку")
• Рядки зі змінними printf (%s, %d, %1$s of %2$s)
• Рядки, що містять HTML-розмітку (<strong>, <a href>, <br/>)
• Множинні форми (msgid_plural), орієнтовані на польську (3 форми) та арабську (6 форм)
• Рядки з контекстом (msgctxt), де "Post" може означати допис у блозі або дієслово "опублікувати"

Кожна модель отримала однаковий запит: перекласти ці записи Gettext з англійської на турецьку, зберігаючи всі змінні та HTML-теги точно так, як вони відображаються у джерелі.

Потім ми запустили кожен вихід через набір валідації, який перевіряє цілісність заповнювача, структуру HTML, кількість множинних форм і кодування символів.

Раунд 1: Прості рядки інтерфейсу користувача

Усі три моделі добре впоралися з основними рядками. "Add to Cart" став "Sepete Ekle" у всіх випадках. "Log In" було правильно відтворено. Тут немає нічого дивного.

Але навіть у цій простій категорії ми помітили закономірність. GPT-4 іноді додавав маркери ввічливості, яких не було в джерелі. Стисле "Delete" стало більш формальним еквівалентом, додавши 3-4 додаткові символи. Це не помилка, але викликає занепокоєння щодо макетів інтерфейсу, де ширина кнопки фіксована.

DeepSeek створив трохи більш буквальні переклади, що насправді є кращим для елементів інтерфейсу користувача, де важлива стислість.

Gemini досяг балансу, найбільш послідовно відповідаючи регістру та довжині вихідного рядка.

Вердикт: Прості рядки

Усі три проходять. Лише незначні стилістичні відмінності.

Раунд 2: Змінні Printf і позиційні аргументи

Тут виявляються справжні відмінності. Розглянемо цей поширений рядок WordPress:

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

Ось що створила кожна модель під час перекладу на турецьку:

# 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"

Усі три зберегли змінні технічно недоторканими. Але DeepSeek змінив структуру речення, перемістивши "Sayfa" в кінець. Хоча це граматично креативно, це змінює значення: користувач тепер читає "1 / 10. Сторінка" замість "Сторінка 1 з 10".

Тепер подивіться на більш небезпечний приклад:

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"

Ось воно. DeepSeek додав пробіли всередині %s і %d, перетворивши їх на % s і % d. sprintf() PHP не розпізнає їх. Ваш сайт або видасть фатальну помилку, або відобразить необроблений рядок змінної для ваших користувачів.

Це найпоширеніша помилка, яка руйнує переклад, яку ми задокументували. Якщо ви хочете зрозуміти, чому один пробіл всередині заповнювача руйнує ваш сайт, прочитайте наш детальний аналіз про пошкодження кодових змінних.

Вердикт: Змінні

Gemini і GPT-4 надійні. DeepSeek небезпечний без постобробки.

Раунд 3: Збереження HTML-розмітки

Рядки WordPress часто містять вбудований HTML. Ось реальний приклад:

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 зробив тонку, але критичну помилку. Він перемістив закриваючий тег </strong> в кінець речення, подалі від його відкриваючого <strong> аналога. Результат: все, що знаходиться після "order" на сторінці, відображається жирним шрифтом, що потенційно впливає на весь макет нижче.

Gemini і DeepSeek обидва правильно зберегли структуру HTML у цьому випадку. Однак у всьому нашому тесті з 200 рядків DeepSeek додав пробіли всередині самозакривних тегів (<br /> став <br / >) у 3 випадках.

Вердикт: HTML

Gemini є найбільш послідовним. GPT-4 і DeepSeek обидва вводять структурні помилки HTML за певних умов.

Раунд 4: Множинні форми

Обробка множини - це те, де більшість інструментів перекладу повністю розпадаються. Англійська має 2 множинні форми. Турецька також має 2. Але польська має 3, а арабська має 6.

Ми протестували цей рядок на польській мові (nplurals=3):

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

Gemini правильно створив три записи msgstr, кожен з яких відмінюється для відповідного числового діапазону. GPT-4 також створив три форми, але іноді згортав форми 1 і 2 в ідентичний текст, що граматично неправильно для польської мови. DeepSeek створив лише дві форми, повністю ігноруючи вимогу nplurals=3.

Для більш глибокого пояснення того, чому це важливо і як WordPress використовує заголовок Plural-Forms, дивіться наш посібник з множини Gettext.

Вердикт: Множина

Gemini лідирує. GPT-4 є прийнятним з перевіркою. DeepSeek не працює для мов з більш ніж 2 множинними формами.

Раунд 5: Розрізнення контексту

Поле msgctxt у Gettext повідомляє перекладачу, як використовується слово. Слово "Post" може означати:

• Допис у блозі (іменник)
• Опублікувати коментар (дієслово)
• Пошта/пост (іменник, у британській англійській)

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

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

Gemini правильно розрізнив їх, створивши "Yayinla" (опублікувати) для дієслова та "Yazi" (стаття/запис) для іменника. GPT-4 також правильно обробив це. DeepSeek переклав обидва як "Gonderi" (загальний іменник), ігноруючи підказку msgctxt.

Усвідомлення контексту не є розкішшю. Якщо ваша кнопка "Post" публікує коментар, але переклад говорить "Стаття", ваші користувачі вагатимуться натискати на неї. Ми обговорили, чому безпека ШІ в локалізації WordPress залежить саме від такого контекстного розуміння.

Вердикт: Контекст

Gemini і GPT-4 добре обробляють msgctxt. DeepSeek ігнорує його.

Зведена таблиця

Чому недостатньо необробленого виводу моделі

Навіть Gemini, найкращий учасник наших тестів, не є безпомилковим. У 200 рядках він вніс проблеми з пробілами у 2 випадках і одного разу додав зайву крапку до рядка, якого не було в джерелі.

Ось чому пост-обробна валідація є важливою. Незалежно від того, яку модель ви використовуєте, вивід повинен бути запущений через:

1. Нормалізація заповнювача, щоб виправити % s назад на %s
2. Відповідність пунктуації, щоб переконатися, що перекладений рядок закінчується тим самим символом, що й джерело
3. Застосування множинної форми, щоб перевірити правильну кількість записів msgstr
4. Валідація кількості змінних, щоб підтвердити, що кожен %s і %d з джерела з'являються в цільовому об'єкті

Це принцип, що лежить в основі Синтаксичного блокування, шару валідації, який знаходиться між моделлю ШІ та вашим кінцевим файлом .po. Він виявляє кожну помилку, яку навіть найкраща модель іноді робить.

Якщо ви оцінюєте інструменти для свого робочого процесу, наш огляд 5 найкращих безкоштовних інструментів для редагування та перекладу PO-файлів охоплює ландшафт за межами рішень лише на основі ШІ.

Підсумок

Gemini 2.0 Flash наразі є найнадійнішою моделлю для перекладу файлів .po WordPress. Він обробляє змінні, HTML, множину та контекст краще, ніж конкуренти. GPT-4 є надійним другим вибором, але вимагає ретельного перегляду виводу HTML і множинних форм. DeepSeek, незважаючи на свої сильні сторони в завданнях кодування загального призначення, не підходить для перекладу Gettext без значної пост-обробки.

Але ось головне: самої моделі недостатньо. Навіть Gemini потребує шару валідації для виявлення крайніх випадків. Різниця між професійним інструментом локалізації та необробленим викликом API полягає не в моделі ШІ. Це все, що відбувається до і після запуску моделі.

SimplePoTranslate використовує Gemini як свій основний двигун, обгорнутий у конвеєр ШІ з урахуванням контексту з Синтаксичним блокуванням, який автоматично виявляє та виправляє кожну змінну, тег і множинну форму. Ви отримуєте найкращу модель у поєднанні зі страхувальною сіткою, яка робить її готовою до виробництва.

Хочете побачити різницю самі? Завантажте свій файл .po і перекладіть до 100 рядків безкоштовно на SimplePoTranslate.com