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Mensajes/Capacidades del modelo

Soporte multilingüe

Claude sobresale en tareas en múltiples idiomas, manteniendo un sólido rendimiento interlingüístico en relación con el inglés.

Descripción general

Claude demuestra capacidades multilingües robustas, con un rendimiento particularmente sólido en tareas "zero-shot" (sin ejemplos previos) en distintos idiomas. El modelo mantiene un rendimiento relativo consistente tanto en idiomas ampliamente hablados como en idiomas con menos recursos, lo que lo convierte en una opción confiable para aplicaciones multilingües.

Claude es competente en muchos idiomas más allá de los evaluados en la siguiente tabla. Haz pruebas con cualquier idioma relevante para tus casos de uso específicos.

Datos de rendimiento

La siguiente tabla muestra las puntuaciones de evaluación zero-shot con "chain-of-thought" (cadena de pensamiento) para los modelos de Claude en distintos idiomas, expresadas como un porcentaje relativo al rendimiento en inglés (100%):

IdiomaClaude Opus 4.1 (obsoleto)1Claude Sonnet 4.51Claude Haiku 4.51
Inglés (referencia, fijado en 100%)100%100%100%
Español98.1%98.2%96.4%
Portugués (Brasil)97.8%97.8%96.1%
Italiano97.7%97.9%96.0%
Francés97.9%97.5%95.7%
Indonesio97.3%97.3%94.2%
Alemán97.7%97.0%94.3%
Árabe97.1%97.2%92.5%
Chino (simplificado)97.1%96.9%94.2%
Coreano96.6%96.7%93.3%
Japonés96.9%96.8%93.5%
Hindi96.8%96.7%92.4%
Bengalí95.7%95.4%90.4%
Suajili89.8%91.1%78.3%
Yoruba80.3%79.7%52.7%

1 Con pensamiento extendido.



Estas métricas se basan en conjuntos de pruebas en inglés de MMLU (Massive Multitask Language Understanding) que fueron traducidos a 14 idiomas adicionales por traductores humanos profesionales, como se documenta en el repositorio simple-evals de OpenAI. El uso de traductores humanos para esta evaluación garantiza traducciones de alta calidad, algo particularmente importante para idiomas con menos recursos digitales.


Establecer el idioma de respuesta

Claude infiere el idioma de respuesta a partir de la conversación, pero para aplicaciones de producción deberías indicar el idioma objetivo de forma explícita. El lugar más confiable para hacerlo es la indicación del sistema, que mantiene la instrucción estable en cada turno de una conversación.

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    system="Always respond in French, regardless of the language the user writes in.",
    messages=[{"role": "user", "content": "How do I reset my password?"}],
)

print(message.content)

Si tu aplicación permite a los usuarios elegir un idioma en tiempo de ejecución, interpola esa elección en la indicación del sistema en lugar de depender de que Claude lo infiera del mensaje del usuario. Para traducir entre dos idiomas específicos, nombra ambos: Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.


Mejores prácticas

Al trabajar con contenido multilingüe:

  1. Proporciona un contexto de idioma claro: Aunque Claude puede detectar el idioma objetivo automáticamente, indicar explícitamente los idiomas de entrada y salida deseados mejora la confiabilidad. Para mayor fluidez, puedes indicarle a Claude que use "habla idiomática como si fuera un hablante nativo".
  2. Usa escrituras nativas: Envía el texto en su escritura nativa en lugar de transliteraciones para obtener resultados óptimos.
  3. Considera el contexto cultural: La comunicación efectiva a menudo requiere conciencia cultural y regional más allá de la traducción pura.

Sigue también las pautas generales en Descripción general de la ingeniería de prompts para mejorar aún más la calidad de la salida.


Consideraciones sobre el soporte de idiomas

  • Claude procesa entradas y genera salidas en la mayoría de los idiomas del mundo que usan caracteres Unicode estándar.
  • El rendimiento varía según el idioma, con capacidades particularmente sólidas en idiomas ampliamente hablados.
  • Incluso en idiomas con menos recursos digitales, Claude mantiene capacidades significativas.

Próximos pasos


Descripción general de la ingeniería de prompts

Aplica técnicas generales de prompting para mejorar la calidad de la salida multilingüe.

Agente de atención al cliente

Crea un chatbot de soporte localizado usando una indicación del sistema con restricción de idioma.

Descripción general de los modelos

Compara los niveles de modelos para equilibrar la calidad multilingüe con el costo y la latencia.

Define criterios de éxito y crea evaluaciones

Evalúa la calidad de la traducción y la localización antes de lanzar.

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  • Mejores prácticas
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