Claude демонстрирует надёжные многоязычные возможности, особенно высокую производительность в задачах «zero-shot» (без примеров) на разных языках. Модель сохраняет стабильную относительную производительность как для широко распространённых языков, так и для языков с меньшим объёмом ресурсов, что делает её надёжным выбором для многоязычных приложений.
Claude способен работать со многими языками помимо тех, что представлены в следующей таблице. Протестируйте модель на любых языках, актуальных для ваших конкретных сценариев использования.
В следующей таблице приведены оценки «zero-shot chain-of-thought» (цепочка рассуждений без примеров) для моделей Claude на разных языках, выраженные в процентах относительно производительности на английском языке (100%):
| Язык | Claude Opus 4.1 (устаревшая)1 | Claude Sonnet 4.51 | Claude Haiku 4.51 |
|---|---|---|---|
| Английский (базовый уровень, зафиксирован на 100%) | 100% | 100% | 100% |
| Испанский | 98,1% | 98,2% | 96,4% |
| Португальский (Бразилия) | 97,8% | 97,8% | 96,1% |
| Итальянский | 97,7% | 97,9% | 96,0% |
| Французский | 97,9% | 97,5% | 95,7% |
| Индонезийский | 97,3% | 97,3% | 94,2% |
| Немецкий | 97,7% | 97,0% | 94,3% |
| Арабский | 97,1% | 97,2% | 92,5% |
| Китайский (упрощённый) | 97,1% | 96,9% | 94,2% |
| Корейский | 96,6% | 96,7% | 93,3% |
| Японский | 96,9% | 96,8% | 93,5% |
| Хинди | 96,8% | 96,7% | 92,4% |
| Бенгальский | 95,7% | 95,4% | 90,4% |
| Суахили | 89,8% | 91,1% | 78,3% |
| Йоруба | 80,3% | 79,7% | 52,7% |
Эти метрики основаны на тестовых наборах MMLU (Massive Multitask Language Understanding) на английском языке, которые были переведены на 14 дополнительных языков профессиональными переводчиками, как задокументировано в репозитории simple-evals от OpenAI. Использование профессиональных переводчиков для этой оценки обеспечивает высокое качество переводов, что особенно важно для языков с меньшим объёмом цифровых ресурсов.
Claude определяет язык ответа из контекста разговора, но для производственных приложений следует явно указывать целевой язык. Наиболее надёжное место для этого — системная подсказка, которая сохраняет инструкцию неизменной на протяжении всех реплик разговора.
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)Если ваше приложение позволяет пользователям выбирать язык во время выполнения, подставляйте этот выбор в системную подсказку, а не полагайтесь на то, что Claude определит его из сообщения пользователя. Для перевода между двумя конкретными языками укажите оба: Translate the user's message from German to Korean. Respond with only the translation.
При работе с многоязычным контентом:
Также следуйте общим рекомендациям из Обзора инженерии подсказок, чтобы дополнительно улучшить качество вывода.
Применяйте общие техники составления подсказок для улучшения качества многоязычного вывода.
Создайте локализованный чат-бот поддержки, используя системную подсказку с ограничением по языку.
Сравните уровни моделей, чтобы сбалансировать качество многоязычной работы со стоимостью и задержкой.
Оцените качество перевода и локализации перед выпуском.
Was this page helpful?