From 53f7303d21a5a20990201b8bcbbafa0082bb9cbd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: FlintyLemming Date: Thu, 12 Feb 2026 13:35:49 +0800 Subject: [PATCH] new post --- content/categories/AI/_index.md | 9 +++ .../index.zh-cn.md | 75 +++++++++++++++++++ 2 files changed, 84 insertions(+) create mode 100644 content/categories/AI/_index.md create mode 100644 content/post/304779ab6468807c8cbcc49abad6d0e9/index.zh-cn.md diff --git a/content/categories/AI/_index.md b/content/categories/AI/_index.md new file mode 100644 index 0000000..2d1c9c1 --- /dev/null +++ b/content/categories/AI/_index.md @@ -0,0 +1,9 @@ +--- +title: "AI" +description: "Everything about AI" +slug: "ai" +image: "https://assets.mitsea.cn/blog/categories/ai.avif" +style: + background: "#3d8ddc" + color: "#fff" +--- diff --git a/content/post/304779ab6468807c8cbcc49abad6d0e9/index.zh-cn.md b/content/post/304779ab6468807c8cbcc49abad6d0e9/index.zh-cn.md new file mode 100644 index 0000000..2182840 --- /dev/null +++ b/content/post/304779ab6468807c8cbcc49abad6d0e9/index.zh-cn.md @@ -0,0 +1,75 @@ ++++ +author = "FlintyLemming" +title = "LLM 网页浏览翻译能力浅测" +slug = "304779ab6468807c8cbcc49abad6d0e9" +date = "2026-02-12" +description = "非常随便的测试，结论是 K2 Instruct 最好" +categories = ["AI"] +tags = ["沉浸式翻译"] +image = "https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/mike-hindle-UxW63Tbtyjk-unsplash.avif" ++++ + +## 背景 + +最近想提高下沉浸式翻译的翻译质量，原来一直用的 Qwen3 30B A3B 的模型翻译，其实也够用，但是想看看换别的模型有没有什么提升。但是不知道为什么互联网上评测模型翻译的体验内容很少，所以我就自己简单测一下。测试对象是下面这篇 Reddit 帖子，工具使用 沉浸式翻译+自带 Reddit 翻译提示词 + +[https://www.reddit.com/r/DeathStranding/comments/1r02cve/issue_death_stranding_directors_cut_pc_game_pass/?sort=new](https://www.reddit.com/r/DeathStranding/comments/1r02cve/issue_death_stranding_directors_cut_pc_game_pass/?sort=new) + +然后还有一点是我对速度有要求，所以不接受思考模型，如果测了思考模型我都是把思考关闭了的 + +## 省流结果 + +与现在用的 Qwen3 30B A3B 相比，更大的 Qwen3 系列模型并不会带来更好的翻译效果。从结果上来看，翻译效果好坏似乎与模型体积几乎没有关系。考虑到 GPT 诞生之初本来就是为翻译服务，当时还是一个很小的模型，所以可能对于翻译来说，参数量大小并不是一个决定性因素。 + +综合来说 Kimi K2 Instruct 0905 效果最好，但是输出比较贵，￥16.00/M，如果 Kimi K2 系列能有一个小模型，那么性价比可能会相当高。 + +以及这个结果与 [https://bench.opensakura.com/](https://bench.opensakura.com/) 的测试也比较相近。 + +## 详细结果 + +### Kimi K2 Instruct 0905 + +效果最好，而且非常地道。只有划线一处翻译的并不是很好，直接翻译为“正在修复中”会比较合适。 + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%201.png) + +### Qwen3 30B A3B Instruct 2507 + +有一处翻译错误，原文是 a patch on the user’s end，意思是得更新客户端才可以解决问题，并不是用户自己打补丁。这个翻译问题一直贯穿到 Qwen3 Max + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%202.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%203.png) + +### Qwen3 Next 80B A3B + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%204.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%205.png) + +### Qwen3 Max + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%206.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%207.png) + +### GLM 4.7 Thinking Disabled + +效果不好，读起来不通顺切奇怪，看起来 GLM 并不适合拿来翻译 + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%208.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%209.png) + +## DeepSeek V3.2 Thinking Disabled + +跟 GLM 坐一桌 + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%2010.png) + +![](https://assets.mitsea.cn/blog/posts/2026/02/LLM%20%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%B5%8F%E8%A7%88%E7%BF%BB%E8%AF%91%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%B5%85%E6%B5%8B/%E5%9B%BE%E7%89%87%2011.png) + +> Photo by [Mike Hindle](https://unsplash.com/@mikehindle?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/photos/close-up-of-a-dark-palm-leaf-with-radiating-lines-UxW63Tbtyjk?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) + \ No newline at end of file