Многоязычная поддержка

Claude отлично справляется с задачами на нескольких языках, сохраняя сильную кросс-лингвистическую производительность относительно английского языка.

Обзор

Claude демонстрирует надежные многоязычные возможности с особенно сильной производительностью в нулевых попыток задач на разных языках. Модель сохраняет последовательную относительную производительность как на широко распространенных, так и на языках с меньшим количеством ресурсов, что делает его надежным выбором для многоязычных приложений.

Обратите внимание, что Claude способен работать на многих языках, выходящих за рамки приведенных ниже тестов. Рассмотрите возможность тестирования на любых языках, релевантных для ваших конкретных случаев использования.

Данные производительности

Ниже приведены оценки нулевых попыток цепочки мышления для моделей Claude на разных языках, показанные в процентах относительно производительности на английском языке (100%):

Язык	Claude Opus 4.1¹	Claude Opus 4 (deprecated)¹	Claude Sonnet 4.5¹	Claude Sonnet 4 (deprecated)¹	Claude Haiku 4.5¹
Английский (базовый, зафиксирован на 100%)	100%	100%	100%	100%	100%
Испанский	98.1%	98.0%	98.2%	97.5%	96.4%
Португальский (Бразилия)	97.8%	97.3%	97.8%	97.2%	96.1%
Итальянский	97.7%	97.5%	97.9%	97.3%	96.0%
Французский	97.9%	97.7%	97.5%	97.1%	95.7%
Индонезийский	97.3%	97.2%	97.3%	96.2%	94.2%
Немецкий	97.7%	97.1%	97.0%	94.7%	94.3%
Арабский	97.1%	96.9%	97.2%	96.1%	92.5%
Китайский (упрощенный)	97.1%	96.7%	96.9%	95.9%	94.2%
Корейский	96.6%	96.4%	96.7%	95.9%	93.3%
Японский	96.9%	96.2%	96.8%	95.6%	93.5%
Хинди	96.8%	96.7%	96.7%	95.8%	92.4%
Бенгальский	95.7%	95.2%	95.4%	94.4%	90.4%
Суахили	89.8%	89.5%	91.1%	87.1%	78.3%
Йоруба	80.3%	78.9%	79.7%	76.4%	52.7%

¹ С расширенным мышлением.

Эти метрики основаны на наборах тестов MMLU (Massive Multitask Language Understanding) на английском языке, которые были переведены на 14 дополнительных языков профессиональными переводчиками-людьми, как задокументировано в репозитории simple-evals OpenAI. Использование переводчиков-людей для этой оценки обеспечивает высокое качество переводов, что особенно важно для языков с меньшим количеством цифровых ресурсов.

Лучшие практики

При работе с многоязычным контентом:

Предоставьте четкий языковой контекст: Хотя Claude может автоматически определить целевой язык, явное указание желаемого входного/выходного языка повышает надежность. Для улучшенной беглости вы можете попросить Claude использовать "идиоматическую речь, как если бы это был носитель языка."
Используйте собственные письменности: Отправляйте текст в его собственной письменности, а не в транслитерации, для оптимальных результатов
Учитывайте культурный контекст: Эффективное общение часто требует культурной и региональной осведомленности, выходящей за рамки чистого перевода

Также следуйте общим рекомендациям по инженерии подсказок, чтобы лучше улучшить производительность Claude.

Соображения по поддержке языков

Claude обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные на большинстве мировых языков, использующих стандартные символы Unicode
Производительность варьируется в зависимости от языка, с особенно сильными возможностями на широко распространенных языках
Даже на языках с меньшим количеством цифровых ресурсов Claude сохраняет значимые возможности

Руководство по инженерии подсказок

Овладейте искусством создания подсказок, чтобы максимально использовать возможности Claude.

Was this page helpful?

РазработкаВозможности модели