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    模型能力

    多语言支持

    Claude 在多种语言的任务中表现出色,相对于英语保持强大的跨语言性能。

    概述

    Claude 展示了强大的多语言能力,在跨语言的零样本任务中表现特别出色。该模型在广泛使用的语言和低资源语言中都保持一致的相对性能,使其成为多语言应用的可靠选择。

    请注意,Claude 能够处理许多超出下面基准测试范围的语言。建议您使用与您特定用例相关的任何语言进行测试。

    性能数据

    以下是 Claude 模型在不同语言中的零样本思维链评估分数,显示为相对于英语性能的百分比(100%):

    语言Claude Opus 4.11Claude Opus 4(已弃用)1Claude Sonnet 4.51Claude Sonnet 4(已弃用)1Claude Haiku 4.51
    英语(基准,固定为 100%)100%100%100%100%100%
    西班牙语98.1%98.0%98.2%97.5%96.4%
    葡萄牙语(巴西)97.8%97.3%97.8%97.2%96.1%
    意大利语97.7%97.5%97.9%97.3%96.0%
    法语97.9%97.7%97.5%97.1%95.7%
    印度尼西亚语97.3%97.2%97.3%96.2%94.2%
    德语97.7%97.1%97.0%94.7%94.3%
    阿拉伯语97.1%96.9%97.2%96.1%92.5%
    中文(简体)97.1%96.7%96.9%95.9%94.2%
    韩语96.6%96.4%96.7%95.9%93.3%
    日语96.9%96.2%96.8%95.6%93.5%
    印地语96.8%96.7%96.7%95.8%92.4%
    孟加拉语95.7%95.2%95.4%94.4%90.4%
    斯瓦希里语89.8%89.5%91.1%87.1%78.3%
    约鲁巴语80.3%78.9%79.7%76.4%52.7%

    1 使用扩展思维。

    这些指标基于 MMLU(大规模多任务语言理解)英文测试集,该测试集由专业人工翻译人员翻译成 14 种其他语言,如 OpenAI 的 simple-evals 存储库所记录。使用人工翻译人员进行此评估可确保高质量的翻译,这对于数字资源较少的语言尤为重要。


    最佳实践

    在处理多语言内容时:

    1. 提供清晰的语言上下文:虽然 Claude 可以自动检测目标语言,但明确说明所需的输入/输出语言可以提高可靠性。为了增强流畅性,您可以提示 Claude 使用"如同母语使用者一样的习语表达"。
    2. 使用本地文字:以本地文字而非音译形式提交文本以获得最佳结果
    3. 考虑文化背景:有效的沟通通常需要超越纯粹翻译的文化和地区意识

    同时遵循一般的提示工程指南以更好地提高 Claude 的性能。


    语言支持注意事项

    • Claude 可以处理使用标准 Unicode 字符的大多数世界语言的输入和生成输出
    • 性能因语言而异,在广泛使用的语言中具有特别强的能力
    • 即使在数字资源较少的语言中,Claude 也能保持有意义的能力
    提示工程指南

    掌握提示工程的艺术,充分发挥 Claude 的潜力。

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