Проверили, как три нейросети — Kimi, DeepSeek и GLM справляются с переводом и локализацией лендинга под заданное гео. В материале результаты теста.
Как проводили тестирование
Для теста взяли готовый испанский лендинг из партнерской программы, который использовали для аналогичного теста Claude.ai в материелае: https://cpa.rip/prompts/landing-page-adaptation/. Переводили его и адаптировали под аудиторию Франции.
Использовали: Kimi 2.6, DeepSeek V4 Flash и GLM 5.2. В каждую из них загрузили файл лендинга index.html. Исключением стала GLM 5.2 — она не смогла увидеть HTML-файл, поэтому содержимое лендинга пришлось загрузить в виде текстового файла.
В предыдущем материале, где аналогичную задачу выполняла Claude, в нейросеть можно было загрузить весь архив лендинга целиком.
Каждой модели последовательно задали два промпта.
Перевод текста лендинга.
Adapt the initial landing page to French and translate all user-visible text into French.
Адаптация контента под французское гео.
Replace the city and university names in the text with similarly significant equivalents from France. Replace the names of famous people (e.g., TV hosts) with French personalities of comparable popularity and cultural relevance. Adapt the landing page more deeply to the French market/geo, ensuring the content feels native and locally appropriate.
Результаты тестирования
Основные выводы
- Время: Быстрее всех с задачей справился DeepSeek V4 Flash — ему потребовалось около 13 минут. GLM 5.2 выполнила ту же работу примерно за 35 минут, а Kimi 2.6 понадобилось около полутора часов.
- Понимание промтов: Все три нейросети корректно восприняли оба промпта и сразу приступили к выполнению задачи. Единственным отличием стала Kimi 2.6: в процессе работы она запрашивала подтверждение на продолжение выполнения.
- Перевод текста и адаптация: Корректность перевода и качество локализации оценивали с помощью ChatGPT.
GLM показывает наиболее качественную локализацию: не только переводит текст, но и лучше адаптирует страницу под французскую аудиторию, хотя отдельные формулировки звучат неестественно.
DeepSeek пишет очень хороший французский, но оставляет испанские бренды и элементы интерфейса, из-за чего локализация выглядит незавершенной.
Kimi производит впечатление прямого машинного перевода: заметны буквальные переводы названий, неестественные выражения и слабая культурная адаптация.
| Аспект локализации | GLM 5.2 | DeepSeek V4 Flash | Kimi 2.6 |
|---|---|---|---|
| Французские медиабренды | ✅ Заменил испанские ссылки на французские (TF1, LCI, MYTF1) | ⚠️ Смешанный французский язык с испанскими медиабрендами (Antena 3, Atresplayer) | ❌ Непоследовательная адаптация (например, «TF1 Noticias») |
| Культурные ссылки | ✅ Адаптировано для французской аудитории (например, регби, Loto, знакомые учреждения) | ⚠️ Ограниченная адаптация: часть испанских ссылок остается | ❌ В основном дословный перевод с минимальной локализацией |
| Названия учреждений | ✅ В основном локализовано, хотя некоторые ссылки могли бы быть более конкретными | ⚠️ Частично локализовано, но иногда звучит неестественно | ❌ Слабая локализация и непоследовательные названия |
| Надписи интерфейса / навигация | ✅ Естественная французская терминология интерфейса | ✅ В основном корректный французский интерфейс | ❌ Несколько дословных переводов и неудачные надписи интерфейса (например, «Miroir Public») |
| Согласованность бренда | ✅ Единая французская идентичность на всей странице | ⚠️ Гибридная испанско-французская идентичность | ❌ Смешанная терминология и непоследовательный брендинг |
| Доверие французских читателей | ✅ Ощущается как лендинг, изначально созданный для Франции | ⚠️ Явно узнаваем как страница, переведенная машинным переводом | ❌ Легко определяется как машинный перевод локализации |
| Общее качество локализации | 9/10 | 7.5/10 | 5.5/10 |
Kimi
Kimi — это китайская нейросеть и чат-ассистент от Moonshot AI, который умеет понимать вопросы на обычном языке, писать и редактировать тексты, объяснять сложные темы, анализировать большие документы, помогать с кодом и искать информацию.
Отчет о выполненной локализации landing page:
Итоговый результат
Анализ от ChatGPT 5.5
Минусы
- Самая слабая адаптация под Францию: TF1 Noticias → корректнее TF1 Info или Actualités TF1.
- Ошибки локализации интерфейса: Miroir Public — буквальный перевод названия испанской программы (Espejo Público).
- Некорректные термины: Basketball → Basket-ball или Basket.
- Неестественные формулировки: élimine jusqu’à 4 kg…, C’est ainsi : нехарактерные для французских рекламных текстов.
DeepSeek
DeepSeek — это семейство китайских нейросетей от компании DeepSeek. Модели предназначены для общения, программирования, анализа текста и решения логических задач.
Отчет о выполненном переводе и локализации landing page:
Итоговый результат
Анализ от ChatGPT 5.5
Плюсы
- Очень хороший, естественный французский.
- Удачные формулировки: sans régime ni renoncer à ses plats favoris, sans effort supplémentaire, sans effets secondaires.
Минусы
- Неполная адаптация под Францию: Antena 3 Noticias и Atresplayer создают ощущение испанского сайта и снижают доверие.
- Université de la Sorbonne à Paris звучит неестественно; предпочтительнее Sorbonne Université.
GLM
GLM (General Language Model) — семейство языковых моделей, разработанное китайской компанией Zhipu AI. Модели GLM используются для генерации текста, диалогов, перевода, программирования и мультимодальных задач.
Отчет о выполненном переводе и локализации landing page:
Итоговый результат
Анализ от ChatGPT 5.5
Плюсы
- Наиболее естественный французский язык.
- Используются привычные конструкции: se débarrasser de 13 kg, sans suivre aucun régime, plats préférés.
- Удачная локализация медиа: TF1, LCI, MYTF1.
- Лексика близка к французской журналистике.
Минусы
- Есть небольшие неестественности:
- il élimine jusqu’à 4 kg de graisse pure → лучше: permet d’éliminer / il est possible d’éliminer.
- Université de Paris звучит менее естественно; предпочтительнее Sorbonne Université или название конкретного университета.
