功能
多語言支援
Claude 在多種語言的任務中表現出色，相對於英文保持強大的跨語言性能。
概述
概述
Claude 展示了強大的多語言能力，特別是在跨語言的零樣本任務中表現出色。該模型在廣泛使用的語言和低資源語言中都保持一致的相對性能，使其成為多語言應用的可靠選擇。
請注意，Claude 能夠使用許多超出下面基準測試的語言。我們鼓勵您使用與您特定用例相關的任何語言進行測試。
性能數據
性能數據
以下是 Claude 4、Claude 3.7 Sonnet 和 Claude 3.5 模型在不同語言中的零樣本思維鏈評估分數，顯示為相對於英文性能 (100%) 的百分比：
| 語言 | Claude Opus 41 | Claude Sonnet 41 | Claude Sonnet 3.7 (已棄用)1 | Claude Haiku 3.5 |
|---|---|---|---|---|
| 英文 (基準，固定為 100%) | 100% | 100% | 100% | 100% |
| 西班牙文 | 98.0% | 97.5% | 97.6% | 94.6% |
| 葡萄牙文 (巴西) | 97.3% | 97.2% | 97.3% | 94.6% |
| 義大利文 | 97.5% | 97.3% | 97.2% | 95.0% |
| 法文 | 97.7% | 97.1% | 96.9% | 95.3% |
| 印尼文 | 97.2% | 96.2% | 96.3% | 91.2% |
| 德文 | 97.1% | 94.7% | 96.2% | 92.5% |
| 阿拉伯文 | 96.9% | 96.1% | 95.4% | 84.7% |
| 中文 (簡體) | 96.7% | 95.9% | 95.3% | 90.9% |
| 韓文 | 96.4% | 95.9% | 95.2% | 89.1% |
| 日文 | 96.2% | 95.6% | 95.0% | 90.8% |
| 印地文 | 96.7% | 95.8% | 94.2% | 80.1% |
| 孟加拉文 | 95.2% | 94.4% | 92.4% | 72.9% |
| 史瓦希里文 | 89.5% | 87.1% | 89.2% | 64.7% |
| 約魯巴文 | 78.9% | 76.4% | 76.7% | 46.1% |
1 使用延伸思考。
這些指標基於 MMLU (大規模多任務語言理解) 英文測試集，由專業人工翻譯人員翻譯成 14 種其他語言，如 OpenAI 的 simple-evals 儲存庫 所記錄。使用人工翻譯人員進行此評估可確保高品質的翻譯，這對於數位資源較少的語言尤其重要。
最佳實踐
最佳實踐
使用多語言內容時：
- 提供清晰的語言背景：雖然 Claude 可以自動偵測目標語言，但明確說明所需的輸入/輸出語言會提高可靠性。為了增強流暢性，您可以提示 Claude 使用「如同母語使用者般的習慣用語」。
- 使用原生文字：以原生文字而非音譯方式提交文本以獲得最佳結果
- 考慮文化背景：有效的溝通通常需要超越純粹翻譯的文化和地區意識
我們也建議遵循我們的一般提示工程指南以更好地改進 Claude 的性能。
語言支援考量
語言支援考量
- Claude 可以處理使用標準 Unicode 字元的大多數世界語言的輸入並生成輸出
- 性能因語言而異，在廣泛使用的語言中具有特別強大的能力
- 即使在數位資源較少的語言中，Claude 也能保持有意義的能力