Private Translation Cloud (PTC) от WPML набирает 90,0 балла из 100 во внутренней оценке качества перевода WPML. DeepL — который многие считают самой сильной из основных систем перевода ИИ — набирает 77,7. В целом PTC опережает DeepL на 12,3 балла, выигрывает по всем девяти критериям качества, которые оценивали наши лингвисты, и обеспечивает примерно 18-кратное снижение количества ошибок на страницу.
Краткий обзор
| Метрика | DeepL |
PTC
|
|---|---|---|
| Средний балл качества перевода (0–100) | 77,7 | 90,0 |
| Среднее количество ошибок на переведенную страницу | 1,27 | 0,07 |
| Критерии качества, по которым PTC набрал больше баллов, чем DeepL | — | 9 из 9 |
| Протестированные языки, в которых PTC набрал больше баллов, чем DeepL | — | 6 из 6 (арабский, английский, французский, немецкий, итальянский, испанский) |
Почему мы провели это исследование
Судя по отзывам наших клиентов, DeepL широко считается эталоном качества перевода ИИ в экосистеме WordPress. Когда клиенты спрашивают, могут ли они публиковать переведенный ИИ контент без проверки человеком, DeepL обычно выступает в качестве неявного ориентира для сравнения.
WPML создал собственную систему перевода ИИ — Private Translation Cloud (PTC) — потому что варианта «достаточно хорошо» было недостаточно. PTC является системой по умолчанию в режиме Переводить все в WPML и обеспечивает основную часть автоматического перевода на более чем 1,5 млн сайтов, работающих с WPML.
Мы хотели получить измеримый ответ на вопрос, который потенциальные клиенты задают нам каждую неделю: как PTC на самом деле выглядит в сравнении с DeepL? Это исследование и есть тот самый ответ. Цифры выше — это главное; остальная часть этой статьи объясняет, как они были получены и что они означают для реального рабочего сайта.
Что мы измеряли и как
Мы оценивали качество перевода с помощью системы на основе MQM (Multidimensional Quality Metrics) — той же методологии, которую команда лингвистов WPML использует для постоянных проверок клиентских сайтов, использующих PTC. Каждая переведенная страница оценивается по девяти критериям:
- Грамматика — были ли грамматические ошибки?
- Смысл — сохранен ли смысл оригинала?
- Естественность — звучит ли это естественно и идиоматично для носителя языка?
- Тон — передан ли тон оригинала?
- Формальность — использован ли правильный регистр, как при обращении к читателю, так и в грамматических формах обращения?
- Терминология — использована ли правильная терминология?
- Единообразие — применялась ли терминология последовательно на всей странице?
- Капитализация — соблюдены ли правила языка перевода в отношении заглавных букв?
- Локализация чисел, единиц измерения и дат — соблюдены ли правила языка перевода?
Каждый критерий оценивается от 1 до 10 лингвистом, который является носителем языка перевода. Итоговый балл за страницу — это среднее значение по девяти критериям, умноженное на десять, что дает шкалу от 1 до 100, которая соответствует понятным уровням качества:
| Балл | Что это значит |
|---|---|
| 90–100 | От очень хорошего до идеального — готово к публикации без проверки |
| 80–89 | Хорошо — готово к публикации в большинстве случаев |
| 70–79 | От приемлемого до посредственного — можно использовать, но ошибки заметны |
| 60–69 | Посредственно — требует доработки перед публикацией |
| 50–59 | Ошибки очевидны даже для неносителей языка |
| Ниже 50 | Дефекты настолько серьезны, что требуют переработки |
Для контекста: опубликованный средний показатель для обычного перевода человеком составляет около 76. Результат DeepL в 77,7 ставит его чуть выше этой линии. Результат PTC в 90,0 ставит его прямо на границу уровня «очень хорошо — готово к публикации без проверки».
Размер и выборка
Чтобы оценить DeepL, мы взяли 800 случайных сайтов, переведенных с помощью DeepL за последние 12 месяцев, распределили их по возрасту сайта, объему контента и активности перевода, и сделали выборку из этих групп. Затем наши лингвисты вручную проверили главные страницы выбранных сайтов — в общей сложности 227 веб-страниц, оцененных на арабском, английском, французском, немецком, итальянском и испанском языках.
Оценка PTC получена на основе отдельной выборки: 73 проверки рабочих сайтов, оцененных теми же лингвистами с использованием той же методологии MQM, описанной выше. Выборка PTC меньше, чем выборка DeepL, потому что каждое измерение PTC отражает конкретную версию PTC, а система продолжает развиваться — см. раздел «Мы еще не закончили» ниже.
По языкам: PTC выигрывает в каждой паре
Совокупные оценки интересны; но именно картина по каждому языку говорит команде по многоязычному контенту, чего ожидать.
Баллы TQ по языкам
PTC набирает больше баллов, чем DeepL, в каждой протестированной нами языковой паре. Самый большой разрыв — в арабском (+22,4 балла), где DeepL исторически отставал и где инвестиции WPML в качество языков с написанием справа налево (RTL) проявляются наиболее четко. Далее идут немецкий (+11,5) и французский (+9,9). Наименьший разрыв — в английском (+6,0 баллов), но даже там PTC переводит страницу из категории «приемлемо, с заметными недостатками» в категорию готовых к публикации.
Разброс также имеет значение. Распределение DeepL имеет длинный нижний хвост в арабском языке, при этом отдельные страницы набирают баллы значительно ниже среднего — это страницы, которые немецкий или французский пользователь счел бы неработающими. Распределения PTC более плотные и центрированы выше, поэтому команда по контенту может планировать работу с ожидаемым уровнем качества, а не закладывать бюджет на исправление выбросов.
PTC также превосходит DeepL по каждому из девяти критериев качества, которые мы оцениваем: грамматика, смысл, естественность, тон, формальность, терминология, единообразие, капитализация и правила локали. Наибольший прирост наблюдается в тех критериях, которые больше всего важны для человека, читающего страницу на реальном сайте — терминология (+1,5), грамматика (+1,4), естественность (+1,4) и локализация чисел, единиц измерения и дат (+1,4). Нет ни одного критерия, где DeepL шел бы вровень, и ни одного, где PTC лишь немного вырывался бы вперед.
Частота ошибок: операционная картина
Средние баллы полезны; но количество ошибок гораздо полезнее для тех, кто управляет реальным сайтом. Наши проверяющие фиксировали каждую отдельную проблему, которую они находили на каждой странице — грамматику, смысл, терминологию и все остальное.
Среднее количество ошибок на страницу
DeepL выдает в среднем 1,27 ошибки на страницу. PTC выдает 0,07 — это примерно 18-кратное снижение количества ошибок на страницу для одного и того же исходного контента.
Для сайта из 200 страниц это примерно означает:
- DeepL: ~254 ошибки, которые нужно найти, принять по ним решение и исправить перед публикацией.
- PTC: ~14 ошибок на весь сайт.
В этом и заключается разница между переводом ИИ как первым черновиком и переводом ИИ как рабочим процессом. Судя по нашей оценке, DeepL — это сильный первый черновик: наши измерения выявили требующие проверки проблемы на большинстве страниц перед их публикацией. PTC, согласно этому измерению, — это рабочий процесс: количество ошибок настолько мало, что шаг проверки человеком становится необязательным для большей части контента, а не обязательным для всего.
Что на самом деле означает «хороший перевод»
Описания оценок в системе MQM являются полезным противовесом маркетинговым заявлениям, которые окружают перевод ИИ. Страница на «9/10» — это не страница, переведенная на 90%; это страница, на которой носитель языка при внимательном чтении не найдет ничего, что захотел бы изменить. Страница на «7/10» приемлема как есть, но имеет заметные недостатки. Страница на «5/10» — это страница, на которой ошибки может заметить даже неноситель языка.
Средний показатель DeepL находится ближе к 8 — приемлемо, но с заметными для внимательного читателя-носителя недостатками. Средний показатель PTC составляет 90,0, прямо на границе уровня «очень хорошо — готово к публикации без проверки». Именно эту разницу в качестве измерили наши проверяющие. Это отражает реальное отличие: результат DeepL — это отправная точка, требующая проверки человеком перед публикацией; результат PTC в большинстве случаев — это уже сама публикация.
Почему WPML может обеспечить такое качество
Мы понимаем, что заявление «мы создали собственную систему ИИ» сейчас делают многие компании. PTC необычен по двум конкретным причинам.
Масштаб и постоянная проверка. WPML обслуживает более 1,5 млн сайтов и делает это уже более десяти лет. Команда лингвистов WPML постоянно проверяет качество перевода PTC — делает выборку результатов, оценивает их с помощью той же системы MQM, которая использовалась в этом исследовании, и следит за закономерностями, когда система стабильно выдает результаты более низкого качества для определенного термина, языковой пары или типа контента.
Фокус. PTC — это не побочный проект в WPML. У него есть выделенная команда — инженеры, специалисты по MLOps и лингвисты. Когда лингвисты отмечают повторяющуюся закономерность, команда инженеров рассматривает это как ошибку: расширяет глоссарий, корректирует модель формальности, добавляет исключение, выпускает исправление. Этот цикл работает непрерывно, и именно поэтому качество PTC за последние 12 месяцев выросло от «на уровне среднего перевода человеком» до цифр в этом исследовании.
Именно комбинация — постоянная проверка человеком в значимом масштабе в сочетании с командой, которая реагирует на каждую находку как на инженерную задачу — дает приведенные выше показатели качества. Дело не в архитектуре модели; дело в операционной модели.
Мы еще не закончили
Результат 90,0 ставит PTC прямо на границу уровня «очень хорошо — готово к публикации без проверки». Мы довольны этим результатом. Но мы не считаем, что это потолок.
Описанный выше цикл «контроль качества → разработка» продолжает работать. Команда лингвистов WPML продолжает анализировать правки, которые клиенты вносят в результаты PTC на реальных сайтах, выявляет закономерности, на которые указывают эти правки, а команда инженеров выпускает исправления — расширения глоссария, корректировки формальности, настройки для конкретных языковых пар. Мы ожидаем, что следующее измерение будет выше этого.
Что это означает для Вашего рабочего процесса
Традиционный рабочий процесс для многоязычного контента — это перевод → проверка → публикация. Этап проверки существует, потому что каждая система ИИ — и большинство переводчиков-людей — выдает работу, требующую свежего взгляда перед публикацией. Именно на этапе проверки сосредоточена большая часть затрат и задержек в работе с многоязычным контентом.
Судя по нашим измерениям, с DeepL этап проверки желателен. Наша оценка выявила в среднем 1,27 ошибки на страницу; если их не проверить, читатели, скорее всего, с ними столкнутся. С PTC этап проверки становится необязательным для большей части контента. Некоторые команды все еще проводят проверку — для особо важных страниц или в регулируемых отраслях, — но рабочим процессом по умолчанию становится перевод → публикация, а проверка остается для тех случаев, когда она действительно необходима.
Вот в чем заключается операционная разница, которую описывают эти цифры. И она немалая.
Что это означает для Ваших затрат
Стоимость перевода складывается из двух составляющих: стоимости создания перевода и стоимости его проверки. Обе они должны быть оплачены до того, как контент будет опубликован.
В большинстве профессиональных контекстов проверка человеком стоит несколько центов за слово — независимо от того, берут ли проверяющие плату за слово, за страницу или за сайт, математика примерно такая. Полный перевод человеком (перевод, затем проверка вторым человеком) обычно обходится примерно в 0,10–0,20 € за слово для основных языковых пар, при этом только часть проверки находится в диапазоне 0,04–0,08 €.
Вот во сколько на самом деле обходится каждый рабочий процесс в этих условиях.
Только перевод человеком — базовый уровень. Около 0,10–0,20 € за слово. Оба этапа выполняются людьми.
DeepL (или любая система ИИ) плюс проверка человеком. ИИ берет на себя этап перевода; человек все равно должен проверить каждую страницу, потому что при 1,27 ошибки на страницу эти ошибки дойдут до клиентов, если их никто не отловит. Этап перевода по сути бесплатен; этап проверки по-прежнему стоит 0,04–0,08 € за слово. Общая экономия по сравнению с переводом только человеком: около 60%. Это стандартный аргумент «ИИ экономит Ваши деньги на переводе» — и это правда, — но потолок затрат находится на этапе проверки, которого все еще требует качество DeepL.
PTC, проверка не требуется. PTC стоит 0,0012–0,003 € за слово — 4 кредита за слово, умноженные на 0,30–0,75 € за 1 000 кредитов в зависимости от объема, причем первые 2 000 кредитов в месяц предоставляются бесплатно. (См. цены на автоматический перевод WPML для получения полной таблицы тарифов). Поскольку измеренное качество PTC (90,0 баллов TQ, 0,07 ошибки на страницу, отрыв от DeepL на +12,3 балла) достаточно высоко, чтобы в большинстве случаев пропустить этап проверки, стоимость проверки сводится к нулю. Общая экономия по сравнению с переводом только человеком: примерно 99%.
Это не незначительное улучшение рабочего процесса «ИИ плюс проверка». Это совершенно другой режим затрат.
Краткий обзор — стоимость публикации переведенного слова
| Рабочий процесс | Перевод | Проверка | Итого | Экономия по сравнению с человеком |
|---|---|---|---|---|
| Полный перевод человеком | 0,10–0,20 € | включено | 0,10–0,20 € | — |
| DeepL + проверка человеком | ~0 € | 0,04–0,08 € | 0,04–0,08 € | ~60% |
| PTC, без проверки | 0,0012–0,003 € | 0 € | 0,0012–0,003 € | ~99% |
Расценки на перевод человеком — это типичные оценки по отрасли для основных языковых пар. Цены на PTC взяты из опубликованных тарифов WPML.
Примечание о самостоятельной проверке: когда владелец бизнеса проводит проверку сам, а не платит проверяющему, стоимость не равна нулю — она просто менее заметна. Часы, потраченные на проверку, — это часы, не потраченные на остальной бизнес, и при любой разумной почасовой ставке скрытая стоимость обычно выше, чем та, которую запросил бы сторонний проверяющий, а не ниже. Экономия с PTC применима независимо от того, кто сегодня оплачивает этап проверки.
Что это открывает. Когда перевод стоит от 0,10 € за слово, Вы переводите выборочно — главную страницу, основные категории товаров, несколько статей в блоге с высокой посещаемостью. Все остальное остается на исходном языке, потому что математика не сходится. Когда перевод стоит 0,002 € за слово и дает результат, который лучше типичного перевода человеком, математика сходится для контента, который раньше был нерентабельным:
- Полный перевод каталога в электронной коммерции — каждое описание товара из длинного хвоста, каждый вариант.
- Полные порталы документации на всех языках, на которых могут говорить клиенты, а не только на трех основных.
- Базы знаний, FAQ по поддержке, архивы блогов — тот самый длинный хвост, который привлекает поисковый трафик, но затраты на перевод которого никогда не окупались.
- Локализованный редакционный контент для издателей, работающих на рынках, где доход с аудитории на страницу не мог покрыть перевод человеком.
На протяжении десятилетий многоязычный контент был вопросом «что мы можем себе позволить перевести». С PTC вопрос меняется на «что стоит перевести» — а это уже другой, более интересный вопрос.
Как получить такое качество на Вашем собственном сайте
PTC является системой по умолчанию в режиме Переводить все в WPML, который представляет собой единую глобальную настройку, автоматически переводящую каждую страницу на Вашем сайте в фоновом режиме. Здесь нет настроек для каждой отдельной страницы.
Чтобы получить качество, измеренное в этом исследовании, единственная настройка, которая Вам понадобится помимо включения режима Переводить все, — это потратить около минуты на описание аудитории и тона Вашего сайта в настройках Переводить все — например, «софтверная компания, обращающаяся к разработчикам, формальный тон, техническая терминология сохраняется на английском». PTC использует это описание, чтобы согласовать переводы с голосом Вашего бренда.
Вот и вся настройка. Результат — это то, что было измерено в данном исследовании.
Примечание о том, чего мы не делали
Мы не сравнивали PTC с Google Переводчиком, Azure Translator или сервисами на базе LLM через их публичные API. Причина: эти системы часто меняются, и однократное измерение устареет уже через несколько месяцев. Сравнение с DeepL — это то, что мы провели, потому что DeepL является наиболее часто упоминаемым эталоном для перевода ИИ производственного уровня, и потому что DeepL — это то, что использует большинство наших конкурентов внутри своих продуктов.
Мы также не измеряли скорость, стоимость или удобство для разработчиков в этом исследовании — только качество. Эти сравнения есть на нашей странице функций и на наших страницах сравнения, и они говорят сами за себя.
Попробуйте
Если Вы управляете многоязычным сайтом на WordPress и хотите увидеть результаты PTC на собственном контенте, установите WPML, включите режим Переводить все и сравните результат с тем, что Вы используете сегодня. Описанная здесь разница в качестве — это та самая разница, которую Вы должны увидеть.
Вопросы по методологии или запросы данных: свяжитесь с командой WPML.
Исследование проведено командой лингвистов WPML в апреле 2026 года. Выборка: 227 веб-страниц, переведенных с помощью DeepL, проверенных лингвистами-носителями языка, в сравнении с 73 проверками рабочих сайтов PTC, оцененными по той же методологии. Языки: арабский, английский, французский, немецкий, итальянский, испанский. Оценка: система оценки качества перевода на основе MQM, 9 критериев, от 1 до 10 по каждому критерию, усреднено и приведено к шкале от 0 до 100.