Supporto multilingue
Claude eccelle in compiti in più lingue, mantenendo prestazioni cross-linguistiche elevate rispetto all’inglese.
Panoramica
Claude dimostra solide capacità multilingue, con prestazioni particolarmente elevate in compiti zero-shot in diverse lingue. Il modello mantiene prestazioni relative costanti sia nelle lingue ampiamente parlate che in quelle con minori risorse, rendendolo una scelta affidabile per applicazioni multilingue.
Nota che Claude è capace in molte lingue oltre a quelle valutate di seguito. Ti incoraggiamo a testarlo con qualsiasi lingua rilevante per i tuoi casi d’uso specifici.
Dati sulle prestazioni
Di seguito sono riportati i punteggi di valutazione zero-shot chain-of-thought per Claude 4, Claude 3.7 Sonnet e i modelli Claude 3.5 in diverse lingue, mostrati come percentuale relativa alle prestazioni in inglese (100%):
| Lingua | Claude Opus 41 | Claude Sonnet 41 | Claude Sonnet 3.71 | Claude Sonnet 3.5 v2 | Claude Haiku 3.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Inglese (baseline, fissato al 100%) | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% |
| Spagnolo | 98.0% | 97.5% | 97.6% | 96.9% | 94.6% |
| Portoghese (Brasile) | 97.3% | 97.2% | 97.3% | 96.0% | 94.6% |
| Italiano | 97.5% | 97.3% | 97.2% | 95.6% | 95.0% |
| Francese | 97.7% | 97.1% | 96.9% | 96.2% | 95.3% |
| Indonesiano | 97.2% | 96.2% | 96.3% | 94.0% | 91.2% |
| Tedesco | 97.1% | 94.7% | 96.2% | 94.0% | 92.5% |
| Arabo | 96.9% | 96.1% | 95.4% | 92.5% | 84.7% |
| Cinese (Semplificato) | 96.7% | 95.9% | 95.3% | 92.8% | 90.9% |
| Coreano | 96.4% | 95.9% | 95.2% | 92.8% | 89.1% |
| Giapponese | 96.2% | 95.6% | 95.0% | 92.7% | 90.8% |
| Hindi | 96.7% | 95.8% | 94.2% | 89.3% | 80.1% |
| Bengali | 95.2% | 94.4% | 92.4% | 85.9% | 72.9% |
| Swahili | 89.5% | 87.1% | 89.2% | 83.9% | 64.7% |
| Yoruba | 78.9% | 76.4% | 76.7% | 64.9% | 46.1% |
1 Con pensiero esteso.
Queste metriche si basano su set di test inglesi MMLU (Massive Multitask Language Understanding) che sono stati tradotti in altre 14 lingue da traduttori umani professionisti, come documentato nel repository simple-evals di OpenAI. L’uso di traduttori umani per questa valutazione garantisce traduzioni di alta qualità, particolarmente importante per le lingue con minori risorse digitali.
Migliori pratiche
Quando si lavora con contenuti multilingue:
- Fornire un chiaro contesto linguistico: Sebbene Claude possa rilevare automaticamente la lingua di destinazione, dichiarare esplicitamente la lingua di input/output desiderata migliora l’affidabilità. Per una maggiore fluidità, puoi chiedere a Claude di utilizzare “un linguaggio idiomatico come se fosse un madrelingua.”
- Utilizzare gli script nativi: Invia il testo nel suo script nativo piuttosto che in traslitterazione per risultati ottimali
- Considerare il contesto culturale: Una comunicazione efficace spesso richiede consapevolezza culturale e regionale oltre alla pura traduzione
Suggeriamo inoltre di seguire le nostre linee guida generali per l’ingegneria dei prompt per migliorare ulteriormente le prestazioni di Claude.
Considerazioni sul supporto linguistico
- Claude elabora input e genera output nella maggior parte delle lingue mondiali che utilizzano caratteri Unicode standard
- Le prestazioni variano in base alla lingua, con capacità particolarmente elevate nelle lingue ampiamente parlate
- Anche nelle lingue con minori risorse digitali, Claude mantiene capacità significative