Wie genau ist DeepL?

DeepL erzielt bei europäischen Sprachen eine hohe Genauigkeit und zählt bei Sprachpaaren wie Englisch, Deutsch, Französisch und Spanisch regelmäßig zu den besten maschinellen Übersetzungssystemen
Außerhalb dieser Stärken nimmt
Genauigkeit jedoch deutlich ab.Die Leistungsfähigkeit nimmt bei nicht-europäischen Sprachen, ressourcenarmen Sprachpaaren und hochtechnischen oder domänenspezifischen Inhalten ab.

Laut einem Intento Benchmark schnitt DeepL in 65 % der getesteten Sprachpaare am besten ab, wobei der Vorteil vor allem bei europäischen Sprachkombinationen deutlich wurde.

Für die Lokalisierung in Unternehmen ist DeepL daher ein wichtiger Bestandteil einer Multi-Engine-Strategie und keine eigenständige Lösung.

Schauen wir uns genauer an, wo DeepL seine Stärken hat, wo es Schwächen aufweist und was man stattdessen verwenden kann. 

Wichtige Erkenntnisse

• DeepL ist für viele europäische Sprachen sehr genau, jedoch weniger konsistent bei anderen Sprachpaaren und Anwendungsbereichen.
• Es gibt keinen einzigen MT-Motor, der universell der beste ist. Die Genauigkeit variiert je nach Sprache, Inhalt und Kontext.
• Smartling-Benchmarking zeigt, dass neuronale MT die LLM-basierte MT hinsichtlich strenger Genauigkeit übertreffen kann, weshalb eine Multi-Engine-Strategie unerlässlich ist.
• Die größten Qualitätsgewinne ergeben sich aus dem Workflow rund um die maschinelle Übersetzung, nicht aus der maschinellen Übersetzung allein.
• Der AI Hub von Smartling wählt für jede Aufgabe die beste Engine aus und kombiniert KI mit menschlichen Arbeitsschritten, um eine höhere Genauigkeit in großem Umfang zu erzielen.

Wie genau ist DeepL also in verschiedenen Sprachen und Anwendungsfällen, und wie sollten Verantwortliche für die Lokalisierung beurteilen, wo es in ihre Übersetzungsstrategie passt?

Bevor wir auf die Stärken und Schwächen von DeepL eingehen, ist es hilfreich, sich auf ein Kernkonzept zu konzentrieren: Die Genauigkeit bei der Unternehmensübersetzung hängt davon ab, die richtige MT-Engine für jedes Sprachpaar auszuwählen und zusätzlich QA-Tools sowie Workflow-Automatisierung anzuwenden. Deshalb verlassen sich globale Marken typischerweise auf KI-Übersetzungsplattformen wie Smartling und nicht auf Single-Engine-Tools, wenn Qualität wichtig ist.

Wie genau ist DeepL?

DeepL zählt durchweg zu den präzisesten MT-Engines für europäische Sprachpaare. Branchenstudien und Nutzervergleiche zeigen, dass es bei der Verarbeitung komplexer Satzstrukturen oder Nuancen in ressourcenreichen europäischen Sprachen oft vor oder auf Augenhöhe mit Diensten wie Google Translate und Microsoft Translator liegt.

Die Genauigkeit lässt jedoch nach, sobald man sich außerhalb dieser Stärken bewegt. Die Leistung variiert je nach Sprachpaar, Inhaltstyp und Domäne, was genau dem entspricht, was das KI-Team von Smartling bei umfangreichen Benchmark-Tests beobachtet.

„Unsere Vergleichstests zeigen, dass LLMs allein neuronale MTs hinsichtlich der Genauigkeit nicht durchgängig übertreffen.“ „Jede Engine glänzt in unterschiedlichen Sprachpaaren und Anwendungsbereichen“, erklärte Olga Beregovaya, Vizepräsidentin für KI bei Smartling, in einem kürzlich geführten Interview.

Selbst die leistungsfähigsten MT-Motoren glänzen in bestimmten Bereichen, stoßen aber an anderen Stellen an ihre Grenzen. Das neuere LLM-basierte Modell von DeepL verbessert die Flüssigkeit und den Kontext bei längeren oder natürlicheren Sprachinhalten, beseitigt aber nicht die Variabilität, die bei verschiedenen Sprachen und Inhaltstypen auftritt.

Wie Beregovaya erklärt, „brauchen Unternehmen eine Plattform, keine punktuelle Integration.“ „Das Benchmarking von MT-Engines, das intelligente Routing von Inhalten und die Validierung der Qualität im großen Maßstab erfordern mehr als eine einzelne Anbieter-API.“ Diese Sichtweise spiegelt wider, was ausgereifte Lokalisierungsprogramme bereits wissen: Wahre Genauigkeit entsteht durch die Auswahl der richtigen Engine für jede Aufgabe, anstatt anzunehmen, dass eine Engine generell die beste ist.

Ist DeepL ein guter Übersetzer für Lokalisierungsteams?

Für viele Teams ja. DeepL ist dafür bekannt, natürlich klingende Übersetzungen zu erzeugen und komplexe Konstruktionen besser zu verarbeiten als viele konkurrierende MT-Systeme. Es eignet sich besonders gut für europäische Sprachen und ist eine gute Wahl für interne Kommunikation, Dokumentationsentwürfe, Kundensupportantworten und allgemeine Inhalte. Laut einer von DeepL im Auftrag der Association of Language Companies (ALC) durchgeführten Studie aus dem Jahr 2024 nutzen mittlerweile 82 % der Sprachdienstleistungsunternehmen DeepL – ein Beweis für die weite Verbreitung und das Vertrauen in der Branche.

Allerdings ist die Leistung nicht in allen Sprachen oder Domänen einheitlich. Eine hohe Variabilität tritt weiterhin bei ressourcenarmen Sprachen, technischen Inhalten oder stark strukturierten Formaten auf. DeepL ersetzt auch nicht die Notwendigkeit hybrider Arbeitsabläufe, bei denen KI und Menschen zusammenarbeiten, um Genauigkeit und den richtigen Ton für kundenorientierte Inhalte zu gewährleisten.

Wie die DeepL-Übersetzung funktioniert

DeepL kombiniert neuronale maschinelle Übersetzung mit einer neueren LLM-Architektur, die die Kontexthandhabung und die Sprachflüssigkeit verbessert.

Ist DeepL eine KI? Ja. DeepL basiert auf neuronaler maschineller Übersetzung und hat zunehmend große Sprachmodellarchitekturen integriert, um die Flüssigkeit und die Kontextverarbeitung zu verbessern, der gleiche zugrunde liegende Ansatz, der oben beschrieben wurde.

Anstatt Wort für Wort zu übersetzen, bewerten seine Modelle längere Textabschnitte und analysieren Muster über den gesamten Satz oder Absatz hinweg. Dies hilft, natürlichere Ergebnisse zu erzeugen, besonders bei Sprachen mit strukturellen Ähnlichkeiten.

DeepL bietet Zugriff über Web, Desktop, Mobilgeräte und API. Es unterstützt außerdem die Dokumentenübersetzung, bei der die Formatierung weitestgehend erhalten bleibt, was es für Business-Teams, die mit Tools wie Word, PowerPoint oder PDF arbeiten, besonders praktisch macht.

DeepL ist bekannt für die Generierung qualitativ hochwertiger Ergebnisse und zeichnet sich durch die Nutzung seiner zukunftsweisenden Infrastruktur für große Sprachmodelle (LLM) aus. Diese fortschrittliche Technologie ermöglicht es DeepL, Kontext mit einer Präzision zu erfassen, die von anderen Tools nur schwer erreicht wird. Die Art und Weise, wie es Nuancen erkennt und sich an komplexe Texte anpasst, macht es äußerst zuverlässig, insbesondere für den professionellen Einsatz.

Unterstützte Sprachen

Die Sprachabdeckung von DeepL wird ständig erweitert und umfasst mittlerweile Dutzende weit verbreiteter Sprachen. Dazu gehören Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Polnisch, Russisch, Ukrainisch, Griechisch, Türkisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Indonesisch. Obwohl die Abdeckung deutlich zugenommen hat, unterstützt DeepL immer noch weniger Sprachen als Suchmaschinen wie Google Translate, insbesondere in Nischenmärkten und ressourcenarmen Märkten.

Vorteile von DeepL

• Hohe Genauigkeit für viele europäische Sprachpaare
• Natürlicher klingende Ausgabe für komplexe Sätze
• Benutzerfreundliche Tools für die Text- und Dokumentenübersetzung
• Unternehmensfreundliche Datenschutzoptionen über DeepL Pro
• API-Zugriff zur Integration in Plattformen und Anwendungen

Nachteile und Einschränkungen von DeepL

Die Genauigkeitsvorteile von DeepL erstrecken sich nicht immer auf außereuropäische Sprachen, hochtechnische Inhalte oder ressourcenarme Bereiche. Andere Suchmaschinen erzielen je nach Sprachpaar und Inhalt möglicherweise bessere Ergebnisse. Diese Leistungsunterschiede spiegeln die allgemeine Realität von maschinellen Übersetzungssystemen wider.

„Neuronale maschinelle Übersetzung ist in Bezug auf strenge Genauigkeit bei vielen Sprachpaaren immer noch überlegen.“ „LLM-Abschlüsse helfen zwar bei der Sprachgewandtheit und dem Kontextverständnis, aber man braucht beides, um die gesamte Bandbreite globaler Inhalte bewältigen zu können“, erklärte Alex Yanishevsky, Senior Director of AI Solutions bei Smartling, in einem kürzlich stattgefundenen Smartling-Webinar. In seinem Kommentar unterstreicht er die Notwendigkeit, MT-Engines anhand konkreter Anwendungsfälle zu evaluieren, anstatt anzunehmen, dass ein einzelnes Modell überall konsistente Ergebnisse liefert.

DeepL bietet außerdem weniger Sprachen als Google oder Microsoft und unterstützt keine erweiterten Anpassungsmöglichkeiten wie die vollständige Integration eines Übersetzungsspeichers oder domänenspezifische Optimierungen, wie es bei manchen Enterprise-Systemen der Fall ist.

Ist DeepL besser als Google Translate?

DeepL und Google Translate funktionieren je nach Ihren Zielen unterschiedlich. DeepL liefert häufig qualitativ hochwertigere Ergebnisse für europäische Sprachen und differenzierte Texte. Google Translate bietet eine wesentlich breitere Sprachabdeckung und ist DeepL bei einigen asiatischen und ressourcenarmen Sprachen möglicherweise überlegen.

Die größten Verbesserungen hinsichtlich Qualität und Effizienz ergeben sich jedoch in der Regel aus dem Workflow rund um Ihre MT-Engine und nicht aus der Engine selbst. Der KI- Übersetzungsworkflow von Smartling nutzt maschinelle Übersetzung als Ausgangspunkt und verwendet LLMs und zusätzliche KI-gestützte Funktionen, um die Ausgabe durch zusätzliche KI-Schritte zu verbessern, die Struktur, Konsistenz und Klarheit erhöhen.

„Durch den Einsatz großer Sprachmodelle im Prozess konnten wir MTPE durch KI-Workflows ersetzen, die die Zykluszeit verkürzen und gleichzeitig die Qualität verbessern.“ „Aber diese Arbeitsabläufe hängen immer noch davon ab, für jeden Auftrag die richtige MT-Engine auszuwählen“, erklärte Yanishevsky in einem weiteren Smartling-Webinar. Seine Beobachtung unterstreicht, dass maschinelle Übersetzung und Sprachlernmodule für eine erfolgreiche Unternehmensübersetzung nur eine Komponente eines größeren Systems darstellen.

Gibt es noch andere Konkurrenten zu DeepL?

Während DeepL für seine qualitativ hochwertigen Übersetzungen bekannt ist, bieten zahlreiche andere Übersetzungstools unterschiedliche Funktionen und Möglichkeiten.

Im Folgenden finden Sie einen Überblick über bedeutende Alternativen:

Amazon Translate

Amazon Translate ist ein neuronaler maschineller Übersetzungsdienst, der von Amazon Web Services entwickelt wurde. Es nutzt neuronale Netze, um schnelle und konsistente Übersetzungen in mehreren Sprachen zu erstellen. Es ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und lässt sich problemlos mit anderen AWS-Services verbinden, was es zu einer großartigen Lösung für Unternehmen macht, die derzeit innerhalb des AWS-Ökosystems tätig sind. Amazon Translate deckt über 75 Sprachen ab und ist besonders effektiv für die Übersetzung großer Textmengen, wie z. B. Websites und Anwendungen. Die Echtzeit-Übersetzungsfunktionen sind vorteilhaft für dynamische Inhalte und benutzergenerierte Eingaben. Obwohl es eine robuste Leistung bietet, kommentieren einige Benutzer, dass es den Übersetzungen möglicherweise an der subtilen Genauigkeit mangelt, die bei spezielleren Übersetzungsdiensten zu finden ist.

Google Translate

Mit der Unterstützung von über 130 Sprachen gehört Google Translate zu den am häufigsten verwendeten Übersetzungstools. Es bietet eine Reihe von Funktionen, darunter Text-, Sprach- und Bildübersetzung, die es sowohl für persönliche als auch für berufliche Aufgaben geeignet machen. Es stützt sich auf die umfangreichen Daten und neuronalen Netze von Google und liefert schnelle Übersetzungen, die im Web und in mobilen Apps leicht zugänglich sind. Die breite Sprachunterstützung ist zwar ein großer Vorteil, aber die Übersetzungsqualität kann variieren, insbesondere bei weniger verbreiteten Sprachen oder komplexem Material. Für einfache Bedürfnisse ist Google Übersetzer sehr effektiv, obwohl spezielle Inhalte möglicherweise eine zusätzliche Überprüfung erfordern.

Smartlings KI-Hub

Die präzisesten Übersetzungsprogramme für Unternehmen verlassen sich selten auf einen einzigen Anbieter von maschineller Übersetzung. Stattdessen orchestrieren sie mehrere Systeme und setzen KI und menschliche Arbeitsabläufe zusätzlich ein. Die alleinige Verwendung von DeepL mag für kleine oder eng begrenzte Anwendungsfälle funktionieren, aber die Skalierung der Genauigkeit über Sprachen, Inhaltstypen und Märkte hinweg bringt Komplexität mit sich.

„DIY-KI fühlt sich zunächst einfach an, aber die Skalierung über verschiedene Sprachen, Inhaltstypen und Qualitätsanforderungen hinweg wird schnell komplex.“ „Eine Plattform kümmert sich um diese Komplexität für Sie“, erklärte Yanishevsky im Webinar„Einführung in die KI-Übersetzung“ von Smartling und merkte an, dass der AI Hub von Smartling entwickelt wurde, um diese Komplexität zu lösen.

Der AI Hub ermöglicht Teams den Zugriff auf mehrere MT-Engines und LLMs, darunter DeepL, Google, Amazon und andere, und wählt automatisch die leistungsstärkste Engine für jedes Sprachpaar und jeden Inhaltstyp aus. Anschließend werden Übersetzungsspeicher, Terminologie, Qualitätsprüfungen und gegebenenfalls KI- oder menschliche Arbeitsabläufe eingesetzt. Dieser Ansatz bietet eine höhere Genauigkeit, mehr Konsistenz und eine besser vorhersagbare Qualität als die Verwendung einer einzelnen MT-Engine.

Abschließende Gedanken

DeepL ist eine der präzisesten MT-Engines auf dem Markt, insbesondere für europäische Sprachen und kontextreiche Inhalte. Die Genauigkeit ist jedoch nicht über alle Sprachen oder Domänen hinweg einheitlich, und die Abhängigkeit von einer einzigen Suchmaschine birgt vermeidbare Risiken für globale Marken.

Smartlings AI Hub und KI-Übersetzungslösungen helfen Teams dabei, DeepL optimal zu nutzen und gleichzeitig dessen Lücken mit anderen Engines, KI-Workflows und menschlicher Validierung zu schließen, wenn es um mehr geht.

Um mehr darüber zu erfahren, wie moderne Lokalisierungsteams MT-Engines bewerten und KI-gestützte Übersetzungsprogramme entwickeln, erkunden Sie das E-Book „ Navigating the shift: Why, when, and how to adopt AI translation“ von Smartling.

Reagan White

Lokalisierungsexperte

Reagan White ist ein Lokalisierungsexperte mit Erfahrung in der Unterstützung globaler Marken bei der Optimierung von Übersetzungsabläufen und der Skalierung mehrsprachiger Inhalte. Mit einem Hintergrund in Übersetzungstechnologie und internationaler Content-Strategie schreibt sie über Lokalisierungsautomatisierung, KI-Übersetzung und Best Practices für den Aufbau effizienter globaler Abläufe.