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2026 年最适合翻译的大模型

翻译质量取决于广泛的多语言训练,以及能保留语气和细微差别的模型。我们排出 Ofox 上多语言能力强的模型,在翻译质量与每 token 成本之间权衡,无论是单篇文档还是大批量本地化都适用。

推荐模型

想要更精准的结果?

打开交互式推荐器并预填本场景,再调整优先项和必备能力,进一步微调短名单。

在推荐器中微调

先用一个真实任务,筛掉不合适的模型

从上方选两到三个候选,使用相同原文和要求。下面是可复用的测试方案,不是这些模型的实测排名。

术语与产品文案

目标语种、术语表和语气要求

怎样验收 · 人名、日期、数字不变;指定术语一致;没有添加原文没有的承诺。

长文档翻译

完整输入与输出限制,是否需要分段

怎样验收 · 逐段核对遗漏;前后术语一致;长上下文不等于能一次输出整篇译文。

保留格式的本地化

Markdown、占位符与链接是否保留

怎样验收 · 标题与列表层级不变;链接地址和占位符逐字一致。

用同一段原文比较

将以下内容译为简体中文。要求:保留 Markdown 层级、数字、日期、链接地址和占位符;将 workspace 统一译为工作区,将 fallback 统一译为回退;只输出译文。

## Release notice
Hello {customer_name},
- Your workspace includes 3 projects.
- Maintenance starts at 09:30 UTC on 18 September 2026.
- If the primary model is unavailable, enable fallback.
Read [the setup guide](https://example.com/setup) before changing settings.

记录结果,再决定是否接入

  1. 逐项记录通过或失败,保留原始输出;不要只凭译文是否顺口判断。
  2. 记录精确模型 ID、日期、参数、耗时和实际账单;修改提示词后,给所有候选重新测试。
  3. 单次通过只说明这个样例可用。正式接入前,再用自己的语种、术语和长文档验证。

如何理解推荐分数

评分权重

质量
40%
成本
20%
速度
10%
任务适配
30%

评测参考 · 2026-07
Artificial Analysis Intelligence Index

分数的含义与局限

匹配分结合模型目录、已有评测参考和启发式规则。质量分受发布时间影响;速度是估计值,不是请求延迟实测。缺少评测时采用模型系列等规则估算。这是选型建议,不是针对你任务的实测成绩。

相关问题

常见问题

推荐器是怎么挑模型的?+

它会从质量、成本、速度,以及与你场景的契合度四个维度,为 Ofox 上每个未下线的模型打分,再按你选择的优先项加权。质量参考模型档位与能力,成本基于真实的每 token 价格,契合度则看模型是否针对你的任务(编程、视觉、长上下文等)做过优化。

它免费吗?需要账号吗?+

完全免费,且在浏览器里运行——获取推荐无需登录或 API Key。只有当你真正要调用模型时,才需要 Ofox 账号。

这些都是真实、最新的模型吗?+

每条推荐都来自 Ofox 实时模型目录(100+ 个模型,持续更新)。展示的价格与上下文长度均直接取自该目录。

为什么最便宜的模型不一定排第一?+

除非你选择「最低成本」,推荐器会在价格与质量、能力之间权衡。一个贵一点但强很多的模型往往得分更高——就像人会做的选择一样。

推荐的模型能用在我现有的代码里吗?+

可以。每个模型都通过统一的 OpenAI / Anthropic / Gemini 兼容端点提供。只需改 base URL 和 API Key,现有 SDK 代码无需改动即可运行。