DeepL och Google Translate anses vara de två bästa neurala maskinöversättningsverktygen. Denna jämförelse dem emellan har gjorts av Perplexity.

DeepL och Google Translate är båda kraftfulla neurala maskinöversättningsverktyg, men de presterar olika beroende på användningsområde och språk.

Översättningskvalitet och noggrannhet

DeepL är känt för att leverera mer exakta och nyanserade översättningar, särskilt för europeiska språk. Den fångar bättre kontext, idiom och språkliga nyanser, vilket gör den särskilt lämplig för tekniska, juridiska och professionella texter. Blindtest har visat att DeepL är 1,3 gånger mer korrekt än Google Translate i många fall och anses ofta ge mer naturligt klingande översättningar. Google Translate är däremot bredare i sin språköversättning, vilket leder till varierande noggrannhet beroende på språkpar, men fungerar bra för vardaglig användning och bred språklig täckning.

Språkstöd

Google Translate stöder över 130 språk, inklusive många mindre vanliga och regionala språk, och planerar att expandera till 1000 språk. DeepL fokuserar främst på cirka 30 språk, framförallt europeiska, med en stark närvaro i dessa språk men begränsad täckning globalt sett.

Användargränssnitt och integration

Google Translate erbjuder omfattande integrationer i Google-ekosystemet och stöd för text-, röst- och bildöversättning. DeepL har en ren, enkel UI och erbjuder API:er som passar professionella användare, särskilt med avancerade funktioner för dokumentöversättning och anpassningar som glossarier. Båda är användarvänliga men riktar sig till något olika användarbehov.

Prissättning och företagslösningar

DeepL Pro är något dyrare men erbjuder högre precision och är ofta valet för professionell användning. Google Translate har billigare API-priser och är ett bra alternativ för omfattande och mångsidig användning.

Slutsats: För högkvalitativ, kontextkänslig översättning, särskilt inom europeiska språk, är DeepL oftast bättre. För brett språkstöd och mer allmän användning är Google Translate överlägset. Valet beror på användarens behov av precision kontra språkbredd.

(Denna nätdagbok är knuten til nätverket Språkförsvaret)