So sánh bản dịch AI: Gemini so với GPT-4 so với DeepSeek cho .po

Bạn có ba mô hình AI mạnh mẽ nhất trong lịch sử ngay trong tầm tay. Bạn dán một chuỗi .po WordPress vào mỗi mô hình. Hai trong số chúng làm hỏng trang web của bạn.

Đây không phải là một kịch bản giả định. Nó xảy ra hàng ngày với các nhà phát triển cho rằng "giỏi tiếng Anh" có nghĩa là "giỏi Gettext". Sự thật là việc dịch các tệp bản địa hóa WordPress là một nhiệm vụ chuyên biệt và mỗi Mô hình ngôn ngữ lớn xử lý nó rất khác nhau.

Chúng tôi đã chạy cùng một bộ chuỗi .po thông qua Gemini 2.0 Flash, GPT-4 và DeepSeek để tìm ra mô hình nào tạo ra bản dịch chính xác và an toàn về mặt mã nhất. Kết quả thật đáng ngạc nhiên.

Thiết lập thử nghiệm: Những gì chúng tôi đã dịch

Chúng tôi đã chọn 200 chuỗi thực tế từ một cửa hàng WooCommerce đang hoạt động và một chủ đề WordPress phổ biến. Bộ thử nghiệm cố tình phức tạp, bao gồm:

• Các chuỗi UI đơn giản ("Thêm vào giỏ hàng", "Kết quả tìm kiếm")
• Các chuỗi có biến printf (%s, %d, %1$s of %2$s)
• Các chuỗi chứa đánh dấu HTML (<strong>, <a href>, <br/>)
• Dạng số nhiều (msgid_plural) nhắm mục tiêu đến tiếng Ba Lan (3 dạng) và tiếng Ả Rập (6 dạng)
• Các chuỗi có ngữ cảnh (msgctxt) trong đó "Post" có thể có nghĩa là một bài đăng trên blog hoặc động từ "đăng bài"

Mỗi mô hình nhận được cùng một lời nhắc: dịch các mục Gettext này từ tiếng Anh sang tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, giữ nguyên tất cả các biến và thẻ HTML chính xác như chúng xuất hiện trong nguồn.

Sau đó, chúng tôi chạy từng đầu ra thông qua một bộ xác thực để kiểm tra tính toàn vẹn của trình giữ chỗ, cấu trúc HTML, số lượng dạng số nhiều và mã hóa ký tự.

Vòng 1: Chuỗi UI đơn giản

Cả ba mô hình đều xử lý tốt các chuỗi cơ bản. "Add to Cart" (Thêm vào giỏ hàng) trở thành "Sepete Ekle" trên toàn diện. "Log In" (Đăng nhập) được hiển thị chính xác. Không có gì đáng ngạc nhiên ở đây.

Nhưng ngay cả trong danh mục đơn giản này, chúng tôi đã nhận thấy một закономерность. GPT-4 đôi khi thêm các dấu lịch sự không có trong nguồn. Một từ "Delete" (Xóa) ngắn gọn đã trở thành một từ tương đương trang trọng hơn, thêm 3-4 ký tự. Không phải là một lỗi, nhưng là một mối lo ngại đối với bố cục UI nơi chiều rộng nút được cố định.

DeepSeek tạo ra các bản dịch sát nghĩa hơn một chút, điều này thực sự thích hợp hơn cho các yếu tố UI nơi tính ngắn gọn là quan trọng.

Gemini đạt được sự cân bằng, phù hợp với thanh ghi và độ dài của chuỗi nguồn một cách nhất quán nhất.

Kết luận: Chuỗi đơn giản

Cả ba đều vượt qua. Chỉ có sự khác biệt nhỏ về phong cách.

Vòng 2: Các biến Printf và các đối số vị trí

Đây là nơi sự khác biệt thực sự xuất hiện. Hãy xem xét chuỗi WordPress phổ biến này:

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

Đây là những gì mỗi mô hình tạo ra khi dịch sang tiếng Thổ Nhĩ Kỳ:

# 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"

Cả ba đều giữ nguyên các biến một cách nguyên vẹn về mặt kỹ thuật. Nhưng DeepSeek đã sắp xếp lại cấu trúc câu, chuyển "Sayfa" xuống cuối. Mặc dù sáng tạo về mặt ngữ pháp, điều này làm thay đổi ý nghĩa: người dùng bây giờ đọc "1 / 10. Page" thay vì "Page 1 of 10."

Bây giờ hãy xem một ví dụ nguy hiểm hơn:

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"

Nó ở đó. DeepSeek đã thêm khoảng trắng bên trong %s và %d, biến chúng thành % s và % d. sprintf() của PHP sẽ không nhận ra những điều này. Trang web của bạn hoặc đưa ra lỗi nghiêm trọng hoặc hiển thị chuỗi biến thô cho người dùng của bạn.

Đây là lỗi làm hỏng bản dịch phổ biến nhất mà chúng tôi đã ghi lại. Nếu bạn muốn hiểu chính xác tại sao một khoảng trắng duy nhất bên trong một trình giữ chỗ phá hủy trang web của bạn, hãy đọc sâu hơn về phá vỡ các biến mã.

Kết luận: Các biến

Gemini và GPT-4 đáng tin cậy. DeepSeek nguy hiểm nếu không có quá trình xử lý hậu kỳ.

Vòng 3: Bảo toàn đánh dấu HTML

Các chuỗi WordPress thường chứa HTML nội tuyến. Đây là một ví dụ thực tế:

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 đã mắc một lỗi tinh tế nhưng nghiêm trọng. Nó đã di chuyển thẻ đóng </strong> xuống cuối câu, cách xa thẻ mở <strong> của nó. Kết quả: mọi thứ sau "order" (đặt hàng) trên trang hiển thị đậm, có khả năng ảnh hưởng đến toàn bộ bố cục bên dưới.

Gemini và DeepSeek đều giữ nguyên cấu trúc HTML một cách chính xác trong trường hợp này. Tuy nhiên, trên toàn bộ thử nghiệm 200 chuỗi của chúng tôi, DeepSeek đã thêm khoảng trắng bên trong các thẻ tự đóng (<br /> trở thành <br / >) trong 3 trường hợp.

Kết luận: HTML

Gemini nhất quán nhất. GPT-4 và DeepSeek đều đưa ra các lỗi HTML cấu trúc trong một số điều kiện nhất định.

Vòng 4: Dạng số nhiều

Việc xử lý số nhiều là nơi hầu hết các công cụ dịch thuật hoàn toàn thất bại. Tiếng Anh có 2 dạng số nhiều. Tiếng Thổ Nhĩ Kỳ cũng có 2. Nhưng tiếng Ba Lan có 3 và tiếng Ả Rập có 6.

Chúng tôi đã thử nghiệm chuỗi này với tiếng Ba Lan (nplurals=3):

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

Gemini đã tạo ra chính xác ba mục msgstr, mỗi mục được chia cho phạm vi số thích hợp. GPT-4 cũng tạo ra ba dạng nhưng đôi khi thu gọn Dạng 1 và 2 thành văn bản giống hệt nhau, điều này không đúng về mặt ngữ pháp đối với tiếng Ba Lan. DeepSeek chỉ tạo ra hai dạng, bỏ qua hoàn toàn yêu cầu nplurals=3.

Để có giải thích sâu hơn về lý do tại sao điều này lại quan trọng và cách WordPress sử dụng tiêu đề Plural-Forms, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về số nhiều Gettext.

Kết luận: Số nhiều

Gemini dẫn đầu. GPT-4 có thể chấp nhận được khi xem xét lại. DeepSeek không thành công đối với các ngôn ngữ có nhiều hơn 2 dạng số nhiều.

Vòng 5: Phân biệt ngữ cảnh

Trường msgctxt trong Gettext cho người dịch biết cách một từ đang được sử dụng. Từ "Post" có thể có nghĩa là:

• Một bài đăng trên blog (danh từ)
• Đăng một bình luận (động từ)
• Thư/bài đăng (danh từ, trong tiếng Anh-Anh)

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

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

Gemini đã phân biệt chính xác giữa hai từ, tạo ra "Yayinla" (xuất bản) cho động từ và "Yazi" (bài báo/mục nhập) cho danh từ. GPT-4 cũng xử lý điều này một cách chính xác. DeepSeek dịch cả hai thành "Gonderi" (một danh từ chung chung), bỏ qua gợi ý msgctxt.

Nhận thức về ngữ cảnh không phải là một tính năng xa xỉ. Nếu nút "Post" của bạn đăng một bình luận nhưng bản dịch nói "Article" (Bài báo), người dùng của bạn sẽ do dự khi nhấp vào nó. Chúng tôi đã thảo luận về lý do an toàn AI trong bản địa hóa WordPress phụ thuộc chính xác vào loại hiểu biết theo ngữ cảnh này.

Kết luận: Ngữ cảnh

Gemini và GPT-4 xử lý tốt msgctxt. DeepSeek bỏ qua nó.

Bảng điểm

Tại sao đầu ra mô hình thô không bao giờ là đủ

Ngay cả Gemini, người có thành tích tốt nhất trong các thử nghiệm của chúng tôi, cũng không phải là không thể sai lầm. Trên 200 chuỗi, nó đã đưa ra các vấn đề về khoảng cách trong 2 trường hợp và một lần thêm một dấu chấm không cần thiết vào một chuỗi không có trong nguồn.

Đây là lý do tại sao xác thực sau xử lý là rất cần thiết. Bất kể bạn sử dụng mô hình nào, đầu ra phải được chạy qua:

1. Chuẩn hóa trình giữ chỗ để sửa % s trở lại %s
2. Đối sánh dấu câu để đảm bảo chuỗi đã dịch kết thúc bằng cùng một ký tự với nguồn
3. Thực thi dạng số nhiều để xác minh số lượng mục msgstr chính xác
4. Xác thực số lượng biến để xác nhận mọi %s và %d từ nguồn xuất hiện trong mục tiêu

Đây là nguyên tắc đằng sau Khóa cú pháp, lớp xác thực nằm giữa mô hình AI và tệp .po cuối cùng của bạn. Nó bắt mọi lỗi mà ngay cả mô hình tốt nhất đôi khi mắc phải.

Nếu bạn đang đánh giá các công cụ cho quy trình làm việc của mình, bản tóm tắt của chúng tôi về 5 công cụ miễn phí hàng đầu để chỉnh sửa và dịch các tệp PO bao gồm bối cảnh ngoài các giải pháp chỉ dành cho AI.

Điểm mấu chốt

Gemini 2.0 Flash hiện là mô hình đáng tin cậy nhất để dịch tệp .po WordPress. Nó xử lý các biến, HTML, số nhiều và ngữ cảnh tốt hơn so với đối thủ cạnh tranh. GPT-4 là lựa chọn thứ hai vững chắc nhưng yêu cầu xem xét cẩn thận đầu ra HTML và các dạng số nhiều. DeepSeek, mặc dù có thế mạnh trong các tác vụ viết mã mục đích chung, nhưng không phù hợp để dịch Gettext nếu không có quá trình xử lý hậu kỳ nặng nề.

Nhưng đây là một cái nhìn sâu sắc quan trọng: bản thân mô hình là không đủ. Ngay cả Gemini cũng cần một lớp xác thực để bắt các trường hợp ngoại lệ. Sự khác biệt giữa một công cụ bản địa hóa chuyên nghiệp và một lệnh gọi API thô không phải là mô hình AI. Đó là mọi thứ xảy ra trước và sau khi mô hình chạy.

SimplePoTranslate sử dụng Gemini làm công cụ chính, được bao bọc trong một quy trình AI nhận biết ngữ cảnh với Khóa cú pháp giúp bắt và sửa mọi biến, thẻ và dạng số nhiều một cách tự động. Bạn có được mô hình tốt nhất kết hợp với mạng lưới an toàn giúp nó sẵn sàng sản xuất.

Bạn muốn tự mình thấy sự khác biệt? Tải tệp .po của bạn lên và dịch miễn phí tối đa 100 chuỗi tại SimplePoTranslate.com