este nuevo traductor gratis es el mejor que he probado

Traducir es poco que pueden hacer muchos tipos de software, pero pocos lo hacen verdaderamente correctamente. De hecho y sin ir más acullá, es una de las tareas que mejor se le da a la Inteligencia Químico, cuyo mayor arquetipo, ChatGPT, se ha convertido en un serio rival de traductores al uso. ¿Que cómo lo sé? Porque ya los puse a prueba para descubrir quién era el mejor. Por eso cuando leí que había un nuevo traductor que aseguraba traducciones de más calidad que Google Translate y DeepL, no me lo pensé dos veces: los he enfrenado contra Kagi.

El traductor de Google y DeepL no necesitan presentaciones, pero Kagi sí: como explican en su blog, es un traductor que usa una combinación de grandes modelos de verbo por IA adecuado para 244 idiomas que promete no solo más calidad en su cultivo, sino todavía no trackear nuestra actividad y ser injustificado. Así que dicho y hecho: los hemos enfrentado a los tres a ver si cumple lo que promete.

Qué criterios debe cumplir un buen traductor

Un buen traductor hace mucho más que atenerse a sobrevenir de un idioma a otro una frase y por eso vamos a marcar ciertos mínimos y expectativas. La mejor traducción posible no se queda en codearse idiomas, sino en transferir el significado sin perder significado ni matices.

Aquí entran factores como el tono, connotaciones culturales o el contexto. La carrera se fogata traducción e interpretación por poco y no es factible, ni para humanos ni para máquinas. Asimismo hay que tener en cuenta que la traducción cibernética añade poco más de dificultad porque los idiomas tienen diferentes estructuras.

Pero es que encima el contexto es secreto: una frase puede significar una cosa u otra dependiendo de dónde lo digas, de modas o que directamente haya juegos de palabras.

Expresiones idiomáticas y coloquialismos

Traducir las palabras o frases de forma fiel tiene un peligro: perder el significado llamativo y la intención, ya que hay frases hechas del verbo coloquial por donde poder colar un gol por toda la escuadra a estos traductores. Empezamos con una que no es nueva ni mucho menos:  usar el micho al agua, cuyo significado es poco así como conseguir poco.

Google Translate

DeepL

Kagi

La primera en la frente, Google. El único que rotura estrepitosamente es el traductor de Google, que se limita a traducir textualmente mientras que DeepL y Kagi ofrecen otra frase hecha con el mismo significado. Mención peculiar merece DeepL, que encima ofrece variantes.

El coloquialismo precursor no es ni mucho menos nuevo y sin bloqueo Google Translate patina, pero le damos otra oportunidad con 'lo intenté, pero no hay tu tía', otra expresión con unos añitos a las espaldas que viene a significar que 'lo intenté, pero no hay forma'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Con esta prueba solo Kagi sale airoso: mientras que los otros dos traducen textualmente para dar con una frase que no tiene sentido, Kagi sí que entiende lo que quiere opinar la frase y ofrece una buena traducción.

Una tercera prueba más con una expresión coloquial sobrado global en el verbo hablado: el 'ni pa ti ni pa mi' que no ofrece ocupación a dudas para las personas hispanohablantes de castellano en España. ¿Cuál sería su traducción? Pues la misma que 'ni para ti ni para mí', ese camino intermedio en una discusión en la que dos partes divergen y buscan una posibilidad.

Luego la traducción sería 'Neither for you nor for me', poco en lo que solo aciertan tanto el traductor de Google como Kagi. DeepL por su parte lo resuelve con un 'no soy yo, no eres tú' que no es lo mismo.

Precisión

Los refranes son candidatos perfectos para calcular cómo de precisos son los traductores en tanto en cuanto la literalidad puede aceptar al traste el paso de un idioma a otro al cambiar completamente el significado. Así que empezamos con todo un clásico: 'de tal palo, tal esquirla'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Los tres entienden de pleno la expresión y ofrecen una alternativa en forma de otro refrán con idéntico significado. Así que probamos con otro clásico que teóricamente no debería suponer un gran desafío: 'a lo hecho, pecho'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Lo que debería ocurrir sido un paseo para los tres software se ha convertido en un dolor de inicio para DeepL, que tira de la literalidad ofreciendo alternativas que hacen que la frase pierda su significado.

Vamos a rizar el rizo con un invitado peculiar: el vasco. Hasta el momento hemos usado dos idiomas mainstream como el castellano y el inglés, pero como estudiante de vasco ya he trillado alguna que otra patada a la Euskaltzaindia por parte de ínclitos traductores.

Usamos un refrán clásico como 'zozoak beleari ipurbeltz', que traducido textualmente viene a ser 'Culo cabreado le dice el mirlo al cuervo', poco así como 'le dice la paila al cazo' (he leído en el Instituto Cervantes que la expresión de origen es más completa y hasta se le parece: (Dijo la paila al cazo: '¡Quítate de ahí, que me tiznas, ojinegra'! ). Como hasta ahora, meteremos el idioma de origen sin especificarlo, dejando que sea el software el que lo reconozca.

Google Translate

DeepL

Kagi

Llega el drama. DeepL no reconoce ni admite el vasco, cosa que los otros dos sí. Eso sí, una cosa es traducir y otra interpretar y aquí quedan a la pico del comedón con una traducción fiel con la cual la expresión pierde todo el sentido. Necesitan mejorar

Mezcla de idiomas

La verdad es que con Kagi el hype estaba por todo lo parada y de momento, sin ser consumado, parece que está cumpliendo lo que promete. Sí, he metido hype porque es sobrado global, especialmente en el verbo hablado y todavía en textos informales, que se cuelen palabras en otro idioma. Y no tal cual, sino incluso mezclando raíces y conjugaciones y para muestra, el ejemplo seleccionado: 'Me estoy hypeando con este traductor que dice ser el fucking mejor de todos'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Aunque los tres son capaces de entender la mezcla de los dos idiomas, el que mejor capta esa acomodo verbal del 'estoy hypeando' es Kagi. Otra oportunidad, esta vez más difícil todavía: con cuatro idiomas, inglés, francés, vasco y cojín en castellano. La frase es: 'Tienes un je ne sais quoi que me vuelves fucking loca, maitia'. La traducción: 'tienes un no se qué que me vuelves jodidamente loca, querida'.

Para no dificultar demasiado el asunto, no vamos a dejar que sea la útil la que elija el idioma de origen, sino que le echaremos una mano diciendo que es spanish.

Google Translate

DeepL

Kagi

Gol en Las Gaunas. Vaya por delante que ese je ne sais pas todavía se usa en inglés, por lo que no hacía desatiendo traducción. A partir de aquí, el maitia (querido o querida en vasco) causa estragos: en el caso de DeepL porque no soporta vasco y luego, no lo entiende. Pero es que Google Translate lo toma como un nombre propio. Kagi resuelve la papeleta multilingüe sobrado correctamente.

Google Translate vs DeepL vs Kagi Translate: ¿Cuál es mejor?

La cazos de pruebas no deja ocupación a dudas: Kagi sale vencedor frente a dos alternativas tan reputadas y famosas como el Traductor de Google y DeepL y lo hace principalmente por no atenerse a traducir y sí a interpretar correctamente, captando singularidades del idioma como coloquialismos y encima hacerlo con precisión.

Por su parte, a Google Translate le penaliza esas traducciones literales poco afinadas y que DeepL solo traduzca a poco más de 30 idiomas todavía le pasa elaboración.  Una de las claves de su triunfo es la inteligencia químico de cojín, poco que por otro banda ya habíamos trillado en la comparativa de traducción con ChatGPT, lo que resulta esencial para contextos de varios idiomas y todavía para la comprensión militar.

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