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Construir/Capacidades del modelo

Soporte multilingüe

Claude destaca en tareas en múltiples idiomas, manteniendo un fuerte desempeño multilingüe relativo al inglés.

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  • Descripción general
  • Datos de desempeño
  • Mejores prácticas
  • Consideraciones de soporte de idioma

Descripción general

Claude demuestra capacidades multilingües robustas, con un desempeño particularmente fuerte en tareas de cero disparos en múltiples idiomas. El modelo mantiene un desempeño relativo consistente en idiomas ampliamente hablados y de recursos limitados, lo que lo convierte en una opción confiable para aplicaciones multilingües.

Tenga en cuenta que Claude es capaz en muchos idiomas más allá de los evaluados a continuación. Considere probar con cualquier idioma relevante para sus casos de uso específicos.

Datos de desempeño

A continuación se muestran las puntuaciones de evaluación de cadena de pensamiento de cero disparos para modelos Claude en diferentes idiomas, mostradas como un porcentaje relativo al desempeño en inglés (100%):

IdiomaClaude Opus 4.11Claude Opus 4 (deprecated)1Claude Sonnet 4.51Claude Sonnet 4 (deprecated)1Claude Haiku 4.51
Inglés (línea base, fijo a 100%)100%100%100%100%100%
Español98.1%98.0%98.2%97.5%96.4%
Portugués (Brasil)97.8%97.3%97.8%97.2%96.1%
Italiano97.7%97.5%97.9%97.3%96.0%
Francés97.9%97.7%97.5%97.1%95.7%
Indonesio97.3%97.2%97.3%96.2%94.2%
Alemán97.7%97.1%97.0%94.7%94.3%
Árabe97.1%96.9%97.2%96.1%92.5%
Chino (Simplificado)97.1%96.7%96.9%95.9%94.2%
Coreano96.6%96.4%96.7%95.9%93.3%
Japonés96.9%96.2%96.8%95.6%93.5%
Hindi96.8%96.7%96.7%95.8%92.4%
Bengalí95.7%95.2%95.4%94.4%90.4%
Suajili89.8%89.5%91.1%87.1%78.3%
Yoruba80.3%78.9%79.7%76.4%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, particularmente importante para idiomas con menos recursos digitales.


Mejores prácticas

Al trabajar con contenido multilingüe:

  1. Proporcione contexto de idioma claro: Aunque Claude puede detectar el idioma de destino automáticamente, indicar explícitamente el idioma de entrada/salida deseado mejora la confiabilidad. Para una mayor fluidez, puede indicarle a Claude que use "lenguaje idiomático como si fuera un hablante nativo".
  2. Use escrituras nativas: Envíe texto en su escritura nativa en lugar de transliteración para obtener resultados óptimos
  3. Considere el contexto cultural: La comunicación efectiva a menudo requiere conciencia cultural y regional más allá de la traducción pura

También siga las directrices generales de ingeniería de indicaciones para mejorar mejor el desempeño de Claude.


Consideraciones de soporte de idioma

  • Claude procesa entrada y genera salida en la mayoría de idiomas mundiales que utilizan caracteres Unicode estándar
  • El desempeño varía según el idioma, con capacidades particularmente fuertes en idiomas ampliamente hablados
  • Incluso en idiomas con menos recursos digitales, Claude mantiene capacidades significativas
Guía de Ingeniería de Indicaciones

Domine el arte de la elaboración de indicaciones para aprovechar al máximo Claude.