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    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

    Claude 展現出強大的多語言能力,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範圍的語言。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

    以下是 Claude 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的百分比(100%):

    語言Claude Opus 4.11Claude Opus 41Claude Sonnet 4.51Claude Sonnet 41Claude Haiku 4.51
    英文(基準,固定為 100%)100%100%100%100%100%
    西班牙文98.1%98.0%98.2%97.5%96.4%
    葡萄牙文(巴西)97.8%97.3%97.8%97.2%96.1%
    義大利文97.7%97.5%97.9%97.3%96.0%
    法文97.9%97.7%97.5%97.1%95.7%
    印尼文97.3%97.2%97.3%96.2%94.2%
    德文97.7%97.1%97.0%94.7%94.3%
    阿拉伯文97.1%96.9%97.2%96.1%92.5%
    中文(簡體)97.1%96.7%96.9%95.9%94.2%
    韓文96.6%96.4%96.7%95.9%93.3%
    日文96.9%96.2%96.8%95.6%93.5%
    印地文96.8%96.7%96.7%95.8%92.4%
    孟加拉文95.7%95.2%95.4%94.4%90.4%
    史瓦希里文89.8%89.5%91.1%87.1%78.3%
    約魯巴文80.3%78.9%79.7%76.4%52.7%

    1 使用擴展思維。

    這些指標基於 MMLU(大規模多任務語言理解)英文測試集,該測試集由專業人工翻譯人員翻譯成 14 種額外語言,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

    使用多語言內容時:

    1. 提供清晰的語言背景:雖然 Claude 可以自動檢測目標語言,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「如同母語使用者一樣的習慣用語」。
    2. 使用原生文字:提交原生文字而不是音譯文本以獲得最佳結果
    3. 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

    • Claude 可以處理使用標準 Unicode 字元的大多數世界語言的輸入和生成輸出
    • 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
    提示工程指南

    掌握提示製作的藝術,以充分利用 Claude。

    提示庫

    尋找各種任務和行業的預製提示。非常適合靈感或快速開始。