På Contentor utvecklar vi ständigt vår AI integreringsmotor och hur den kan optimeras för flerspråkigt innehåll - särskilt för e-handelsföretag som är beroende av sömnlösa, högkvalitativa översättningar av produkter och annat innehåll. Eftersom nya AI-översättningsmodeller dyker upp i snabb takt inledde vi nyligen en utvärdering i samarbete med Custom.MT, för att gräva i DeepSeek och dess förmåga. Granskningen gjordes på olika språkpar och vårt huvudfokus låg på ett språkpar som är kritiskt för våra kunder men som ofta är inte så testat globalt: Svenska till norska.
Vårt mål? Att se hur väl olika AI-modeller hanterar översättningskvalitet och användbarhet.
Experimentet: Jämförelse mellan GPT-4o, DeepSeek och Google Translate
Vi valde ut 68 olika textsegment, vilket totalt blev över 10 000 analyserade ord, från olika typer av innehåll som är relevanta för våra kunder. Översättningarna genererades med hjälp av tre AI-modeller:
- GPT-4o (OpenAI)
- DeepSeek
- Google Translate
De översatta texterna slumpades sedan ut och granskades blint av professionella norska lingvister, som utvärderade noggrannhet, flyt och användbarhet utifrån följande skala:
- Katastrofal: Obegriplig eller potentiellt skadlig
- Otillräcklig: Allvarliga fel som påverkar innebörden
- Godtagbar: Vissa felaktigheter, men förståeliga
- God: Mindre fel, men funktionellt och flytande
- Perfekt: Inga fel, mycket flytande
Resultaten: Hur presterade DeepSeek?
Utvärderingen avslöjade viktiga styrkor och svagheter hos de olika modellerna:
- GPT-4o låg i topp när det gällde översättningskvalitet och flyt, och fick högst poäng i kategorierna "Bra" och "Perfekt".
- Google Translate presterade förvånansvärt bra, med en stark balans mellan användarvänlighet och noggrannhet.
- DeepSeek visade potential som en öppen källkodsmodell men kämpade med konsekvens.
Poäng för användbarhet: Hur ofta var AI "tillräckligt bra"?
- Google Translate - 97,06 % användbara översättningar
- GPT-4o - 95,59 % användbara översättningar
- DeepSeek - 92,65 % användbara översättningar
Vår analys visar att DeepSeek är en lovande modell, som för närvarande kräver mer finjustering för att matcha användbarhetsgraden för GPT-4o och Google Translate.
Vi testade också några av dessa mot vår Lexi-modell, som är vår egen version av AI-lager. Men eftersom dessa är anpassade för varje kund är de svårare att jämföra mellan segment, så de kunde inte enkelt läggas in i dessa resultat. Håll ögonen öppna för ett separat inlägg om det.
Hur presterade DeepSeek på andra språk?
Granskningen som gjordes av Custom.MT fokuserade på fler språkpar än bara svenska - norska: Tjeckiska till ungerska, franska till italienska, turkiska till ryska, franska till tyska och engelska till japanska. Några viktiga saker att ta med sig från deras analys:
- DeepSeek visade en stark prestanda även där, och överträffade andra modeller i 9 av 18 språkliga tester - en stark indikator på dess kapacitet.
- För mindre resursstarka språk, förutom svenska och norska även tjeckiska och ungerska, var DeepSeek konkurrenskraftig med ledande kommersiella modeller.
- DeepSeek hade dock problem med engelska till japanska, ett område där många modeller fortfarande inte når ända fram.
- En stor nackdel? Hastigheten. Till skillnad från andra kommersiella verktyg var DeepSeek betydligt långsammare och tog 20-60 sekunder per mening jämfört med 1-2 sekunder för neural maskinöversättning.
Kanske viktigast av allt är att dessa tester förstärker en kritisk trend inom AI-översättning: modeller som är open-source. Detta kan leda till att fler företag utvecklar sina egna AI-översättningsmodeller i stället för att förlita sig på traditionella kommersiella verktyg.
Men testerna visar också att DeepSeek fortfarande står inför betydande utmaningar när det gäller stabilitet, efterlevnad av instruktioner och integration för arbetsflöden med stora volymer. För företag som letar efter snabb, skalbar och tillförlitlig AI-översättning idag är modeller som GPT-4o fortfarande det bästa alternativet.
Viktiga lärdomar för företag som använder AI-översättningar
- AI är kraftfullt, men det är inte perfekt. Även de bästa modellerna producerar fortfarande fel - särskilt i komplexa översättningar med många kontexter.
- Customization är nyckeln. AI-verktyg måste tränas och anpassas till specifika branscher, varumärken och språkliga preferenser för att maximera noggrannheten.
- Pre-editing är lika viktigt som post-editing. Många företag fokuserar bara på att korrigera AI-genererade översättningar i efterhand, men om man i förväg skapar ordlistor, ton-i-röst-regler och AI-specifik vägledning blir resultatet betydligt bättre.
- The Framtiden för AI-översättning är hybrid med kontinuerlig feedback. Även om AI kan automatisera och påskynda översättningar är mänsklig tillsyn och stickprovskontroller det bästa sättet att säkerställa kvalitet och kulturell relevans.
Den snabbrörliga framtiden för AI inom översättning
Det här testet bekräftar det vi redan visste: AI-översättning utvecklas snabbt, men företag behöver fortfarande smarta arbetsflöden, strategiska AI-val och mänsklig expertis för att säkerställa högkvalitativa resultat. Vi är glada över att ha partners som Custom.MT som utforskar olika modeller och deras prestanda på olika språk.
I takt med att nya modeller som DeepSeek dyker upp kommer landskapet att fortsätta att förändras. Men en sak är säker: De företag som investerar i att optimera AI-arbetsflöden kommer att ligga steget före på de globala marknaderna.
Hur Contentor optimerar AI-översättningar för e-handel
På Contentor arbetar vi i skärningspunkten mellan AI-innovation och mänsklig expertis. För varje kund gör vi följande:
- Välja den bästa AI-modellen för jobbet (GPT-4o, DeepSeek, Google Translate, DeepL, Claude eller någon av 50+ andra)
- Sätta upp varumärkesspecifika ordlistor och listor över översättningar som inte får göras
- Finjustera AI-meddelanden för att matcha ton och SEO-krav
- Kombinera AI-översättning med mänsklig efterredigering och stickprovskontroller för kvalitetssäkring, som återkopplas till anvisningarna.
Genom att också möjliggöra integration direkt kan vi ge kunderna tillgång till alla AI-modeller genom ett API, vilket gör det mycket enklare att byta modeller när nya dyker upp eller spännande modeller förbättras mycket. Detta gör AI-översättning till skalbara arbetsflöden, vilket gör det enklare för e-handelsföretag att hantera stora volymer flerspråkigt innehåll på ett effektivt sätt.
Vill du testa olika AI-motorer själv? Prova på AI-översättning och jämför på hub.contentor.com.
