Private Translation Cloud (PTC) от WPML набрал 90,0 из 100 баллов в независимой оценке перевода. DeepL — широко признанный как самый сильный мейнстримный движок ИИ-перевода — набрал 77,7 балла по тому же контенту. PTC превосходит DeepL на 12,3 балла в целом, выигрывает по каждому из девяти параметров качества, оцененных нашими лингвистами, и обеспечивает примерно 18-кратное сокращение количества ошибок на страницу.
Краткий обзор
| Метрика |
DeepL
|
PTC
|
|---|---|---|
| Средний балл качества перевода (0–100) | 77,7 | 90,0 |
| Среднее количество проблем на переведенную страницу | 1,27 | 0,07 |
| Параметры качества, по которым PTC превзошел DeepL | — | 9 из 9 |
| Протестированные языки, по которым PTC превзошел DeepL | — | 6 из 6 (арабский, английский, французский, немецкий, итальянский, испанский) |
Почему мы провели это исследование
DeepL рассматривается большинством представителей WordPress- и софтверной индустрии как золотой стандарт для ИИ-перевода. Когда клиенты спрашивают, могут ли они публиковать контент, переведенный ИИ, без проверки человеком, DeepL обычно является неявным эталоном.
WPML создал собственный движок ИИ-перевода — Private Translation Cloud (PTC) — потому что «достаточно хорошо» было недостаточно. PTC является движком по умолчанию в режиме WPML «Перевести всё» и обеспечивает основную часть автоматического перевода на более чем 1,5 миллионах сайтов, работающих на WPML.
Мы хотели получить измеримый ответ на вопрос, который потенциальные клиенты задают нам каждую неделю: как PTC на самом деле сравнивается с DeepL? Это исследование и есть тот ответ. Приведенные выше цифры — это заголовок; остальная часть этой статьи объясняет, как они были получены и что они означают для реального рабочего сайта.
Что и как мы измеряли
Мы оценивали качество перевода, используя систему, основанную на MQM (Multidimensional Quality Metrics), той же структуре, которую команда лингвистов WPML использует для текущих обзоров клиентских сайтов PTC. Каждая переведенная страница оценивается по девяти параметрам:
- Грамматика — были ли грамматические ошибки?
- Смысл — был ли сохранен смысл оригинала?
- Естественность — звучит ли перевод естественно и идиоматично для носителя языка?
- Тон — был ли передан тон оригинала?
- Формальность — был ли использован правильный регистр, как при обращении к читателю, так и в грамматических формах обращения?
- Терминология — была ли использована правильная терминология?
- Последовательность — применялась ли терминология последовательно по всей странице?
- Регистр — соблюдались ли правила целевого языка?
- Локализация чисел, единиц измерения и дат — соблюдались ли правила целевого языка?
Каждый параметр оценивается от 1 до 10 баллов лингвистом-носителем целевого языка. Итоговый балл за страницу — это среднее значение по девяти параметрам, умноженное на десять, что дает шкалу от 1 до 100, которая соответствует простым английским категориям качества:
| Балл | Что это означает |
|---|---|
| 90–100 | Очень хорошо или идеально — готово к публикации без проверки |
| 80–89 | Хорошо — готово к публикации в большинстве случаев |
| 70–79 | Приемлемо или посредственно — пригодно, но ошибки заметны |
| 60–69 | Посредственно — требует доработки перед публикацией |
| 50–59 | Ошибки очевидны для неносителей языка |
| Ниже 50 | Значительные дефекты, требующие переработки |
Для контекста: опубликованный средний показатель для обычного человеческого перевода составляет около 76. Показатель DeepL 77,7 находится чуть выше этой отметки. Показатель PTC 90,0 находится прямо на границе категории «очень хорошо — готово к публикации без проверки».
Размер и выборка
Для оценки DeepL мы взяли 800 случайных сайтов, переведенных с помощью DeepL за последние 12 месяцев, разделили их по возрасту сайта, объему контента и активности перевода, а затем сделали выборку по этим категориям. Наши лингвисты вручную проверили основные страницы выбранных сайтов — всего 227 веб-страниц, оцененных на арабском, английском, французском, немецком, итальянском и испанском языках.
Чтобы сравнить DeepL и PTC напрямую, мы повторно перевели 73 из этих же страниц с помощью PTC и повторно оценили их вслепую, с теми же лингвистами, работающими с тем же исходным контентом. Выборка PTC меньше, чем выборка DeepL, потому что каждое измерение PTC отражает конкретную версию PTC, и движок продолжает развиваться — см. раздел Мы еще не закончили ниже.
По каждому языку: PTC выигрывает в каждой паре
Общие оценки интересны; картина по каждому языку показывает, чего ожидать многоязычной контент-команде.
Оценки качества перевода по языкам
PTC набирает больше баллов, чем DeepL, по каждой протестированной языковой паре. Самый большой разрыв наблюдается в арабском (+22,4 балла), где DeepL исторически показывал более низкие результаты и где инвестиции WPML в качество RTL-языков явно проявляются. Далее следуют немецкий (+11,5) и французский (+9,9). Самый узкий разрыв — в английском (+6,0 балла) — и даже там PTC переводит страницу из категории «приемлемо, заметно несовершенно» в категорию «готово к публикации».
Важна также дисперсия. Распределение DeepL имеет длинный нижний хвост в арабском языке, с отдельными страницами, набирающими значительно ниже среднего — страницы, которые немецкий или французский пользователь посчитал бы некачественными. Распределения PTC более плотные и центрированы выше, поэтому команда по контенту может планировать работу, исходя из ожидаемого диапазона качества, а не закладывать бюджет на исключения.
PTC также превосходит DeepL по каждому из девяти параметров качества, которые мы оцениваем: грамматика, смысл, естественность, тон, формальность, терминология, последовательность, регистр и локальные соглашения. Наибольшие преимущества наблюдаются в тех параметрах, которые наиболее важны для человека, читающего страницу на реальном веб-сайте — терминология (+1,5), грамматика (+1,4), естественность (+1,4) и локализация чисел/единиц/дат (+1,4). Нет ни одного параметра, по которому DeepL мог бы сравниться, и ни одного параметра, где PTC лишь немного опережает.
Частота ошибок: операционная картина
Средние оценки полезны; количество ошибок более полезно для тех, кто управляет реальным сайтом. Наши рецензенты регистрировали каждую отдельную проблему, которую они выявляли на каждой странице — грамматика, смысл, терминология, всё.
Среднее количество проблем на страницу
DeepL производит в среднем 1,27 проблемы на страницу. PTC производит 0,07 — примерно 18-кратное сокращение количества ошибок на страницу при том же исходном контенте.
Для сайта из 200 страниц это примерно означает:
- DeepL: ~254 проблемы, которые нужно найти, решить и исправить перед публикацией.
- PTC: ~14 проблем на весь сайт.
В этом разница между ИИ-переводом как черновиком и ИИ-переводом как рабочим процессом. DeepL — это сильный черновик: на каждой странице все еще есть проблемы, которые нужно исправить перед выпуском. PTC, по этому показателю, является рабочим процессом: количество ошибок достаточно низкое, чтобы этап проверки человеком стал необязательным для большей части контента, а не обязательным для всего.
Что на самом деле означает «хороший перевод»
Описания оценок в рамках MQM являются полезным противовесом маркетинговому языку, окружающему ИИ-перевод. Страница с оценкой «9/10» — это не страница на 90%; это страница, где носитель языка, внимательно читая, не находит ничего, что хотел бы изменить. Страница с оценкой «7/10» приемлема как есть, но заметно несовершенна. Страница с оценкой «5/10» — это та, где неноситель языка может заметить ошибки.
Средний показатель DeepL находится в диапазоне высоких 70-х — приемлемо, но заметно несовершенно для внимательного носителя языка. Средний показатель PTC составляет 90,0, прямо на границе категории «очень хорошо — готово к публикации без проверки». Это разница в качестве, которую измерили наши рецензенты. Она соответствует реальному различию: результат DeepL — это отправная точка, требующая проверки человеком перед публикацией; результат PTC в большинстве случаев является самой публикацией.
Почему WPML может обеспечить такое качество
Мы знаем, что «мы создали собственный ИИ-движок» — это утверждение, которое сейчас делают многие компании. PTC необычен по двум конкретным причинам.
Масштаб и непрерывная проверка. WPML обслуживает более 1,5 миллиона сайтов и делает это уже более десяти лет. Команда лингвистов WPML постоянно проверяет качество перевода PTC — отбирает образцы вывода, оценивает их с помощью той же системы MQM, что использовалась в этом исследовании, и отслеживает закономерности, когда движок постоянно выдает результаты более низкого качества для определенного термина, языковой пары или типа контента.
Фокус. PTC не является побочным проектом в WPML. У него есть выделенная команда — инженеры, MLOps и лингвисты. Когда лингвисты отмечают повторяющуюся закономерность, инженерная команда рассматривает это как ошибку: расширяет глоссарий, корректирует модель формальности, добавляет исключение, выпускает исправление. Этот цикл работает непрерывно, поэтому качество PTC за последние 12 месяцев улучшилось от «такого же хорошего, как средний человеческий перевод» до показателей, представленных в этом исследовании.
Сочетание — непрерывная проверка человеком в значительном масштабе в паре с командой, которая реагирует на каждое обнаружение как на инженерную задачу — вот что обеспечивает приведенные выше показатели качества. Дело не в архитектуре модели; дело в операционной модели.
Мы еще не закончили
90,0 ставит PTC прямо на границу «очень хорошо — готово к публикации без проверки». Мы довольны этим результатом. Мы не думаем, что это предел.
Описанный выше цикл «контроль качества → инженерия» все еще работает. Команда лингвистов WPML продолжает анализировать правки, которые клиенты вносят в вывод PTC на реальных сайтах, выявляет закономерности, которые эти правки показывают, а инженерная команда выпускает исправления — расширения глоссария, корректировки формальности, специфические для языковых пар настройки. Мы ожидаем, что следующее измерение будет выше этого.
Что это означает для вашего рабочего процесса
Традиционный рабочий процесс многоязычного контента — это перевод → проверка → публикация. Этап проверки существует потому, что каждый ИИ-движок — и большинство переводчиков-людей — производит работу, которая нуждается во втором взгляде, прежде чем будет выпущена. Этот этап проверки также является источником большей части затрат и задержек в многоязычном контенте.
С DeepL этап проверки необходим. 1,27 проблемы на страницу должны быть обнаружены где-то; если команда не обнаружит их, это сделают клиенты. С PTC этап проверки необязателен для большей части контента. Некоторые команды все еще проводят проверку — для важных страниц или регулируемых отраслей — но рабочий процесс по умолчанию становится перевод → публикация, с проверкой, зарезервированной для случаев, которые действительно в ней нуждаются.
Это операционная разница, которую описывают цифры. И она немалая.
Что это означает для ваших затрат
Стоимость перевода состоит из двух частей: стоимости самого перевода и стоимости его проверки. Обе должны быть оплачены до того, как контент будет опубликован.
Для большинства профессиональных контекстов проверка человеком стоит несколько центов за слово — независимо от того, взимают ли рецензенты плату за слово, страницу или сайт, примерно так складывается математика. Полный человеческий перевод (перевод, затем проверка вторым человеком) обычно стоит около 0,10–0,20 евро за слово для основных языковых пар, при этом только часть проверки составляет 0,04–0,08 евро.
Вот сколько на самом деле стоит каждый рабочий процесс в этих терминах.
Только человеческий перевод — базовый уровень. Около 0,10–0,20 евро за слово. Оба этапа выполняются человеком.
DeepL (или любой ИИ-движок) плюс проверка человеком. ИИ выполняет этап перевода; человек все еще должен проверять каждую страницу, потому что при 1,27 проблемах на страницу проблемы дойдут до клиентов, если никто не обнаружит их первым. Этап перевода по сути бесплатен; этап проверки по-прежнему стоит 0,04–0,08 евро за слово. Общая экономия по сравнению с только человеческим переводом: около 60%. Это стандартное утверждение «ИИ экономит ваши деньги на переводе» — и это правда — но потолок затрат находится на этапе проверки, который все еще требуется при качестве DeepL.
PTC, проверка не требуется. PTC стоит 0,0012–0,003 евро за слово — 4 кредита за слово, умноженные на 0,30–0,75 евро за 1000 кредитов в зависимости от объема, при этом первые 2000 кредитов в месяц бесплатны. (Полную таблицу тарифов см. в разделе Цены на автоматический перевод WPML.) Поскольку измеренное качество PTC (90,0 балла качества перевода, 0,07 проблемы на страницу, разрыв в +12,3 балла по сравнению с DeepL для того же исходного контента) достаточно высоко, чтобы в большинстве случаев пропустить этап проверки, стоимость проверки сводится к нулю. Общая экономия по сравнению с только человеческим переводом: примерно 99%.
Это не незначительное улучшение рабочего процесса ИИ-плюс-проверка. Это другой режим затрат.
Краткий обзор — стоимость публикации переведенного слова
| Рабочий процесс | Перевод | Проверка | Итого | Экономия по сравнению с человеческим |
|---|---|---|---|---|
| Полный человеческий перевод | 0,10–0,20 € | включено | 0,10–0,20 € | — |
| DeepL + проверка человеком | ~0 € | 0,04–0,08 € | 0,04–0,08 € | ~60% |
| PTC, проверка не требуется | 0,0012–0,003 € | 0 € | 0,0012–0,003 € | ~99% |
Тарифы на человеческий перевод — это типичные отраслевые оценки для основных языковых пар. Цены PTC взяты из опубликованных тарифов WPML.
Примечание о самостоятельной проверке: когда владелец бизнеса проводит проверку сам, а не платит рецензенту, стоимость не равна нулю — она просто менее заметна. Часы, потраченные на проверку, — это часы, не потраченные на остальную часть бизнеса, и при любой разумной почасовой ставке подразумеваемая стоимость обычно выше, чем то, что запросил бы сторонний рецензент, а не ниже. Экономия PTC применима независимо от того, кто сегодня оплачивает этап проверки.
Что это открывает. Когда перевод стоит 0,10+ евро за слово, вы переводите выборочно — главную страницу, основные категории товаров, несколько популярных записей в блоге. Все остальное остается на исходном языке, потому что математика не работает. Когда перевод стоит 0,002 евро за слово и дает результат, который лучше, чем типичный человеческий перевод, математика работает для контента, который раньше был нежизнеспособен:
- Полный перевод каталога в электронной коммерции — каждое длинное описание товара, каждый вариант.
- Полные порталы документации на каждом языке, на котором может говорить клиент, а не только на трех основных.
- Базы знаний, часто задаваемые вопросы поддержки, архивы блогов — длинный хвост, который стимулирует поиск, но никогда не оправдывал затрат на перевод.
- Локализованный редакционный контент для издателей, работающих на рынках, где доход на страницу от аудитории не мог покрыть человеческий перевод.
Многоязычный контент десятилетиями был вопросом «что мы можем себе позволить перевести». С PTC вопрос становится «что стоит переводить» — и это другой, более интересный вопрос.
Как получить такое качество на своем сайте
PTC является движком по умолчанию в режиме WPML «Перевести всё», который представляет собой единую глобальную настройку, автоматически переводящую каждую страницу вашего сайта в фоновом режиме. Нет необходимости управлять конфигурацией для каждой страницы.
Чтобы получить качество, измеренное в этом исследовании, единственная настройка, которая вам нужна помимо включения режима «Перевести всё», — это потратить около минуты на описание аудитории и тона вашего сайта в настройках «Перевести всё» — например, «софтверная компания, обращающаяся к разработчикам, формальный тон, техническая терминология сохранена на английском языке». PTC использует это описание для согласования переводов с голосом вашего бренда.
Это вся настройка. Результат — то, что измерило это исследование.
Примечание о том, чего мы не делали
Мы не сравнивали PTC с Google Translate, Azure Translator или сервисами на основе LLM через их публичные API. Причина: эти движки часто меняются, и однократное измерение устарело бы в течение нескольких месяцев. Сравнение с DeepL мы провели потому, что DeepL является наиболее цитируемым эталоном для производственного ИИ-перевода, и потому, что DeepL — это то, что большинство наших конкурентов используют под капотом.
Мы также не измеряли скорость, стоимость или опыт разработчиков в этом исследовании — только качество. Эти сравнения представлены на нашей странице функций и на наших страницах сравнения, и они рассказывают свою собственную историю.
Попробуйте
Если у вас есть многоязычный сайт WordPress и вы хотите увидеть результат работы PTC на своем контенте, установите WPML, включите режим «Перевести всё» и сравните результат с тем, что вы используете сегодня. Разница в качестве, описанная здесь, — это та разница в качестве, которую вы должны ожидать увидеть.
Вопросы по методологии или запросы данных: свяжитесь с командой WPML.
Исследование проведено командой лингвистов WPML, апрель 2026 года. Выборка: 227 веб-страниц, переведенных DeepL, проверенных лингвистами-носителями языка; 73 из них повторно переведены текущей версией PTC и повторно оценены вслепую по тому же исходному контенту. Языки: арабский, английский, французский, немецкий, итальянский, испанский. Оценка: система качества перевода на основе MQM, 9 параметров, 1–10 баллов за параметр, усреднено и масштабировано до результата 0–100.