我們不斷探索新的大型語言模型 (LLM) 和神經機器翻譯 (NMT) 模型，若測試結果成功，便會將其加入我們的清單。以下是我們目前的模型清單。

大型語言模型 (LLM)：Claude (Anthropic)、ChatGPT (OpenAI 或 Microsoft Azure)、Gemini (Google)、Grok (xAI)、Mistral 及其他開源大型語言模型。

神經機器翻譯 (NMT)：DeepL、Amazon Translate、Google AutoML 及其他。

是的，根據我們的經驗，大型語言模型 (LLM) 的表現通常優於神經機器翻譯 (NMT)。 然而，只有透過測試才能顯示哪些模型能為您獨特的利基市場和語言對組合帶來最佳結果。 我們在這篇文章中探討了選擇正確模型的主題。

在測試過程中，我們的語言學家會對最佳的機器翻譯版本進行後編輯。 這個編輯過的版本就成為了參考翻譯。 這份參考翻譯是您可以預期品質水準的範例。

我們使用 nTER、ChrF++、BERTScore、COMET 等業界指標，以及我們自有的 AQI，它是一個综合指標，結合了各種自動化和人工評估方法，以提供翻譯品質的整體評估。

我們 MTPE 的費率為每種語言每 1000 個字元 8.30 美元起。 最終價格取決於語言對和原始 MT 輸出的品質。 較好的輸出品質意味著較低的費率，因為所需的後編輯工作較少。一旦我們完成測試並確定效能最佳的模型，您將會收到我們最終費率的報價。

我們會根據您的需求為您的專案選擇模型。對於最安全和敏感的使用案例，我們可以在私有基礎設施上部署大型語言模型 (LLM)。

在 Alconost，所有翻譯都由專業的母語譯者執行。

我們的團隊擁有超過 1100 名專業的母語譯者，他們專精於各種不同領域。 我們總是盡力為您的專案指派一個專屬的譯者團隊，並持續地與這些譯者合作。

我們的首選是雲端翻譯平台 Crowdin。 我們也使用其他本地化平台，例如 GitLocalize、Tolgee、Phrase、Lokalise、memoQ、Smartcat、WebTranslateIt、Transifex、OneSky、POEditor、Trados 等等。

我們可以處理任何檔案類型，包括：

Android .xml、iOS .strings、.stringsdict、Windows .resx、.po、.pot、.php、.json、.ini、.csv、.js、.plist、.xlf、.xliff、.stf、.dita、.ditamap、.toml、.gotext.json、.arb、.vdf、.wxl、.nsh、.properties、.dtd、.ts、.rc、.resw、.resjson、.yml、.htm、.html、.xhtml、.haml、.txt、.md、.xht、.idml、.docx、.svg、.pdf、.xaml、.srt、.vtt、.sbv、.mif、.idml、.rtf、.ppt、.odt、.ods、.odg、.odp、.wiki、.flsnp、.flpgl、.fltoc、.md、.xht。

我們也處理其他檔案格式和專有系統。

我們翻譯超過 120 種語言，包括最受歡迎的語言 (英文、中文、日文、德文、法文、西班牙文)，以及較稀有的語言，甚至同一語言內的不同方言，例如西班牙的西班牙文與拉丁美洲的西班牙文。 如果您需要的語言對不在我們的清單上，我們的資源經理可以為您的專案尋找並測試具備該語言對能力的譯者。

當然，我們可以為您設定整合。除此之外，我們的本地化工程師可以為利基平台和特殊需求開發客製化整合。