Quanto è accurato DeepL?

DeepL è un motore di traduzione automatica e fornitore di traduzioni con IA noto per produrre risultati di alta qualità, soprattutto per le lingue europee. Molte aziende lo usano come uno dei loro principali motori di MT, ma la precisione varia più di quanto la maggior parte delle persone si aspetti. Questa guida analizza i punti di forza di DeepL, i suoi limiti e perché i programmi di traduzione enterprise più accurati utilizzano più motori MT orchestrati insieme invece di affidarsi a un unico fornitore.

Punti chiave

• DeepL è altamente accurato per molte lingue europee ma meno coerente tra altre coppie linguistiche e domini.
• Nessun singolo motore MT è universalmente il migliore. L'accuratezza varia in base alla lingua, al contenuto e al contesto.
• Il benchmarking smartling mostra che la MT neurale può superare quella basata su LLM per una precisione rigorosa, motivo per cui una strategia multi-motore è essenziale.
• I maggiori miglioramenti di qualità derivano dal flusso di lavoro intorno alla MT, non solo dalla MT.
• L'AI Hub di Smartling seleziona il miglior motore per ogni lavoro e applica l'IA e i passaggi umani per garantire una maggiore precisione su larga scala.

Quanto è accurato DeepL tra linguaggi e casi d'uso diversi, e come dovrebbero i responsabili della localizzazione valutare dove si colloca nella loro strategia di traduzione?

Prima di approfondire i punti di forza e di debolezza di DeepL, è utile ancorarsi su un concetto fondamentale: l'accuratezza nella traduzione enterprise dipende dalla scelta del motore MT giusto per ogni coppia linguistica e dall'applicazione di strumenti QA e automazione dei flussi di lavoro sopra. Ecco perché i brand globali si affidano tipicamente a piattaforme di traduzione AI come Smartling piuttosto che a strumenti a motore singolo quando la qualità conta.

Quanto è accurato DeepL

DeepL si posiziona costantemente tra i motori MT più accurati per le coppie di lingue europee. Studi di settore e benchmark per utenti spesso lo collocano davanti o paragonabile a motori come Google Translate e Microsoft Translator quando si gestiscono strutture di frasi complesse o sfumature in lingue europee ad alto livello di risorse.

Ma la precisione cambia quando si va oltre questi punti di forza. Le prestazioni variano in base alla coppia linguistica, al tipo di contenuto e al dominio, ed è esattamente ciò che il team AI di Smartling osserva nei benchmarking su larga scala.

"Il nostro benchmarking mostra che gli LLM da soli non superano costantemente la MT neurale in termini di accuratezza. Ogni motore brilla in coppie di linguaggi e domini diversi," ha condiviso Olga Beregovaya, vicepresidente AI di Smartling, in una recente intervista.

Anche i motori MT più capaci eccelleno in aree specifiche ma raggiungono i limiti altrove. Il nuovo modello basato su LLM di DeepL migliora la fluidità e il contesto per contenuti più lunghi o più naturali in linguaggio, ma non elimina la variabilità osservata tra lingue e tipi di contenuto diversi.

Come spiega Beregovaya, "le imprese hanno bisogno di una piattaforma, non di un'integrazione di punti. Fare benchmark sui motori di MT, instradare i contenuti in modo intelligente e validare la qualità su larga scala richiede più di una singola API di un fornitore." Questa prospettiva riflette ciò che i programmi di localizzazione maturi già sanno: la vera accuratezza deriva dalla scelta del motore giusto per ogni lavoro, piuttosto che dal presumere che un motore sia il migliore in generale.

DeepL è un buon traduttore per i team di localizzazione

Per molte squadre, sì. DeepL è noto per produrre traduzioni dal suono naturale e per gestire costruzioni complesse meglio di molti motori MT concorrenti. Funziona particolarmente bene per le lingue europee e può essere una scelta valida per comunicazioni interne, bozze di documentazione, risposte al supporto clienti e contenuti generici. Secondo uno studio del 2024 evidenziato da DeepL dell'Association of Language Companies (ALC), l'82% delle aziende di servizi linguistici utilizza ora DeepL, a testimonianza della sua ampia adozione e fiducia nel settore.

Tuttavia, le sue prestazioni non sono uniformi tra lingue o domini. L'alta variabilità si manifesta ancora con linguaggi a basse risorse, contenuti tecnici o formati altamente strutturati. DeepL non sostituisce nemmeno la necessità di flussi di lavoro ibridi in cui IA e umani collaborano per garantire accuratezza e tono nei contenuti rivolti al cliente.

Come funziona la traduzione di DeepL

DeepL combina la traduzione automatica neurale con una nuova architettura LLM che migliora la gestione del contesto e la fluidità. Invece di tradurre parola per parola, i suoi modelli valutano lunghe estensioni di testo e analizzano i modelli lungo l'intera frase o paragrafo. Questo aiuta a produrre un output più naturale, specialmente per lingue che condividono somiglianze strutturali.

DeepL offre accesso web, desktop, mobile e API. Supporta inoltre la traduzione dei documenti che mantiene la maggior parte della formattazione, rendendola comoda per i team aziendali che lavorano con strumenti come Word, PowerPoint o PDF.

Nota per generare risultati di alta qualità, DeepL si distingue sfruttando la sua infrastruttura di modelli linguistici di nuova generazione (LLM). Questa tecnologia avanzata permette a DeepL di catturare il contesto con una precisione difficile da eguagliare da altri strumenti. Il modo in cui identifica le sfumature e si adatta a testi complessi lo rende altamente affidabile, specialmente per l'uso professionale.

Lingue supportate

La copertura linguistica di DeepL continua ad espandersi e ora include decine di linguaggi ampiamente utilizzati. Questi includono inglese, francese, tedesco, spagnolo, italiano, portoghese, olandese, polacco, russo, ucraino, greco, turco, cinese, giapponese, coreano e indonesiano. Sebbene la copertura sia cresciuta significativamente, DeepL supporta ancora meno linguaggi rispetto a motori come Google Translate, specialmente per mercati a lunga coda e a basse risorse.

Vantaggi di DeepL

• Alta accuratezza per molte coppie linguistiche europee
• Output dal suono più naturale per frasi complesse
• Strumenti intuitivi per la traduzione di testi e documenti
• Opzioni di privacy dei dati enterprise friendly tramite DeepL Pro
• Accesso API per l'integrazione in piattaforme e applicazioni

Svantaggi e limitazioni di DeepL

I vantaggi di accuratezza di DeepL non si estendono sempre a lingue non europee, contenuti altamente tecnici o domini con poche risorse. Altri motori possono avere prestazioni migliori a seconda della coppia linguistica e dei contenuti. Queste differenze nelle prestazioni riflettono la realtà più ampia dei sistemi di traduzione automatica.

"La MT neurale è ancora più forte per una precisione rigorosa in molte coppie linguistiche. Gli LLM aiutano con la fluidità e il contesto, ma sono necessari entrambi per gestire l'intera gamma di contenuti globali," ha spiegato Alex Yanishevsky, Senior Director of AI Solutions di Smartling, durante un recente webinar di Smartling. Il suo commento evidenzia la necessità di valutare i motori di MT in base a casi d'uso specifici, piuttosto che presumere che un singolo modello fornisca risultati coerenti ovunque.

DeepL offre anche meno linguaggi rispetto a Google o Microsoft, e non supporta opzioni di personalizzazione avanzate come l'integrazione completa della memoria di traduzione o la messa a punto specifica per dominio, come fanno alcuni sistemi aziendali.

DeepL è migliore di Google Translate

DeepL e Google Translate hanno prestazioni diverse a seconda dei tuoi obiettivi. DeepL spesso produce risultati di qualità superiore per lingue europee e testi sfumati. Google Translate offre una copertura linguistica molto più ampia e potrebbe superare DeepL in alcune lingue asiatiche e a basse risorse.

Tuttavia, i maggiori miglioramenti sia in qualità che in efficienza derivano tipicamente dal flusso di lavoro che circonda il tuo motore MT piuttosto che dal motore da solo. Il flusso di lavoro AI Translation di Smartling utilizza la MT come punto di partenza e utilizza LLM e funzionalità aggiuntive basate sull'IA per migliorare il risultato con ulteriori passaggi AI che migliorano struttura, coerenza e chiarezza.

"Utilizzando grandi modelli linguistici nel processo, siamo riusciti a sostituire MTPE con flussi di lavoro AI che riducono i tempi di ciclo migliorando al contempo la qualità. Ma questi flussi di lavoro dipendono ancora dalla scelta del motore MT giusto per ogni lavoro," ha spiegato Yanishevsky in un altro webinar di Smartling. La sua osservazione rafforza che, per una traduzione enterprise di successo, i motori MT e LLM sono solo una componente di un sistema più ampio.

Ci sono altri concorrenti di DeepL? Le 3 migliori alternative da considerare

Sebbene DeepL sia riconosciuto per le sue traduzioni di alta qualità, molti altri strumenti di traduzione offrono caratteristiche e capacità distinte. Di seguito è riportata una panoramica delle alternative significative:

Amazon Translate

Amazon Translate è un servizio di traduzione automatica neurale sviluppato da Amazon Web Services. Sfrutta le reti neurali per produrre traduzioni rapide e coerenti in diverse lingue. Progettato per la scalabilità, si connette facilmente con altri servizi AWS, rendendolo un'ottima soluzione per le aziende attualmente all'interno dell'ecosistema AWS. Amazon Translate copre oltre 75 lingue ed è particolarmente efficace per tradurre enormi volumi di testo, come siti Web e applicazioni. Le sue capacità di traduzione in tempo reale sono vantaggiose per i contenuti dinamici e gli input generati dagli utenti. Tuttavia, sebbene offra prestazioni robuste, alcuni utenti commentano che le sue traduzioni potrebbero non avere la sottile precisione osservata nei servizi di traduzione più specializzati.

Google Translate

Con il supporto per oltre 130 lingue, Google Traduttore si colloca tra gli strumenti di traduzione più utilizzati. Offre una gamma di funzioni tra cui la traduzione di testo, parlato e immagini, che lo rendono adatto sia per compiti personali che professionali. Attingendo all'ampia gamma di dati e alle reti neurali di Google, offre traduzioni rapide, facilmente accessibili su app web e mobili. Sebbene l'ampio supporto linguistico sia un vantaggio significativo, la qualità della traduzione può variare, in particolare con lingue meno comuni o materiale complesso. Per esigenze semplici, Google Traduttore è molto efficace, anche se i contenuti specializzati potrebbero richiedere una revisione aggiuntiva.

Il hub AI di Smartling

I programmi di traduzione enterprise più accurati raramente si affidano a un singolo fornitore di traduzione automatica. Invece, orchestrano molteplici motori e applicano AI e flussi di lavoro umani sopra. Usare solo DeepL può funzionare per casi d'uso piccoli o ristretti, ma scalare l'accuratezza tra linguaggi, tipi di contenuto e mercati introduce complessità.

"L'IA fai-da-te sembra semplice all'inizio, ma scalare linguaggi, tipi di contenuto e requisiti di qualità diventa rapidamente complesso. Una piattaforma gestisce questa complessità per te," ha spiegato Yanishevsky nel webinarIntroduzione alla traduzione AI di Smartling, sottolineando che l'AI Hub di Smartling è stato costruito per risolvere questa complessità.

L'AI Hub offre ai team accesso a molteplici motori di MT e LLM, inclusi DeepL, Google, Amazon e altri, e seleziona automaticamente il motore con le migliori prestazioni per ogni coppia di linguaggi e tipo di contenuto. Successivamente applica memoria di traduzione, terminologia, controlli di qualità e flussi di lavoro di IA o umani dove necessario. Questo approccio offre maggiore precisione, maggiore coerenza e una qualità più prevedibile rispetto all'uso di un singolo motore MT.

Pensieri finali

DeepL è uno dei motori di MT più accurati sul mercato, soprattutto per lingue europee e contenuti ricchi di contesto. Ma l'accuratezza non è uniforme tra lingue o domini, e affidarsi a un unico motore introduce rischi evitabili per i marchi globali.

L'AI Hub e le soluzioni di traduzione AI di Smartling aiutano i team a sfruttare appieno DeepL, colmandone le lacune con altri motori, flussi di lavoro AI e validazione umana quando la posta in gioco è maggiore.

Per saperne di più su come i moderni team di localizzazione valutano i motori di traduzione MT e costruiscono programmi di traduzione basati su AI, esplora l'ebook di Smartling Navigating the shift: Perché, quando e come adottare la traduzione AI.

Reagan Bianco

Esperto di localizzazione

Reagan White è un esperto di localizzazione con esperienza nell'aiutare i marchi globali a semplificare i flussi di lavoro di traduzione e a scalare i contenuti multilingue. Con un background in tecnologia di traduzione e strategia dei contenuti internazionali, scrive di automazione della localizzazione, traduzione AI e best practice per la creazione di operazioni globali efficienti.