ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

API · โอเพนเวท

ChindaMT

แปลไทยและอังกฤษ ตามกฎที่คุณกำหนด

  • ราคา1IC / 400 ตัวอักษร
  • ต่อประโยค0.4วินาที
  • ผู้ประเมินชาวไทยเลือก2 ต่อ 1
  • โมเดลแบบเปิด4B · 2B · 0.8B

ทดลองใช้อ่าน API

ตีพิมพ์ที่ AACL-IJCNLP 2026 Main Conference โมเดลและโค้ดใช้สัญญาอนุญาต Apache 2.0

TH

ประชุมเลื่อนไปวันศุกร์ เพราะหัวหน้าติดงาน

ไม่มีกฎ

The meeting has been rescheduled to Friday because the supervisor is busy with work.

มีกฎUse a casual tone

The meeting's been pushed to Friday since the boss is swamped with work.

ผลลัพธ์ของ ChindaMT-4B ที่เผยแพร่ตอนเปิดตัว นำมาเล่นซ้ำที่นี่ และเล่นเหมือนเดิมทุกครั้ง

ทำอะไรได้บ้าง​

แปลไทยและอังกฤษได้ทั้งสองทิศทาง และทำตามกฎที่ส่งมาพร้อมข้อความ กฎคือคำสั่งสั้น ๆ เป็นภาษาอังกฤษ ในห้าแบบที่โมเดลฝึกมา กฎที่ได้ผลดีที่สุดคือกฎที่เจาะจง และตรวจได้จากคำแปล

  • ไทยและอังกฤษทั้งสองทิศทาง ทีละข้อความหรือเป็นชุด ยาวได้ถึง 100,000 ตัวอักษร แปลแยกทีละบรรทัด
  • คำศัพท์Translate บาท as THB, Keep product names in English
  • น้ำเสียงและระดับภาษาUse a formal, polite tone suitable for a business email
  • ความยาวKeep it short enough for a subtitle, Use exactly one sentence
  • รูปแบบReturn only the translation, no quotes, Keep the numbering of the list
  • ภาษาAvoid English contractions, Write numbers as digits

ผลการทดสอบ​

สัดส่วนครั้งที่โมเดลผู้ตัดสินเลือกคำแปลของ ChindaMT แทนคำแปลของโมเดลคู่เทียบ เมื่อมีการกำหนดกฎ โดยปรับตามความยาวของคำตอบแล้ว

เลือก ChindaMTเสมอ หรือเลือกอีกโมเดล

ChindaMT-4B เทียบกับ

  • Typhoon-Translate-1.5-4B68.4%
  • TranslateGemma-4B87.2%
  • MiLMMT-46-4B89.5%
เส้นกลางคือ 50% จุดที่ทั้งสองเสมอกัน API ที่ให้บริการใช้ ChindaMT-4B
  • ผู้ประเมินชาวไทยผู้ประเมินที่ใช้ภาษาไทยเป็นภาษาแม่สามคน เลือก ChindaMT-4B มากกว่า Typhoon-Translate-1.5-4B 2 ต่อ 1 ในการทดสอบแบบไม่เปิดเผยชื่อโมเดล คือ 64% ของคำแปลที่ไม่มีกฎ และ 69% ของคำแปลที่มีกฎ
  • เมื่อไม่มีกฎได้ 90.7 บน FLORES-200 (ค่าเฉลี่ยของ CometKiwi, GEMBA-DA และ GEMBA-MQM) สูงสุดในบรรดาโมเดลขนาด 4B ถึง 9B ที่ทดสอบ และได้ 87.8 บนข่าวของ WMT24++ รองจากโมเดลขนาด 7B ที่ได้ 89.4
  • ความเร็ว1 ประโยค 0.36 วินาที 1 หน้า 0.71 วินาที และ 5 หน้า 1.72 วินาที วัดผ่านเกตเวย์จากกรุงเทพฯ

วิธีการและตารางผลทั้งหมดอยู่ใน งานวิจัย

เปิดให้ใช้ทั้งหมด​

ข้อจำกัด​

  • รองรับเฉพาะภาษาไทยและอังกฤษ
  • ทำตามกฎที่คำแปลอ้างอิงที่ดีทำได้ placeholder token แบบเคร่งครัด และ glossary บังคับที่ยาวมาก อยู่นอกขอบเขตที่โมเดลฝึกมา
  • เช่นเดียวกับการแปลด้วยเครื่องทั่วไป คำแปลอาจอ่านลื่นแต่ยังผิดได้ ข้อความด้านกฎหมาย การแพทย์ และเรื่องสำคัญอื่น ๆ ควรให้คนตรวจทาน API จะระบุส่วนที่น่าจะผิดมากที่สุด
  • 100,000 ตัวอักษร และกฎรวม 2,000 ตัวอักษร ต่อ request เรียกได้ 5 ครั้งต่อวินาทีต่อ API key

บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง​

โมเดลแบบเปิดรันบน GPU ของคุณเองได้ หากต้องการติดตั้งในองค์กรพร้อมคำศัพท์เฉพาะของคุณ ติดต่อ sale@iapp.co.th