Suporte multilíngue
Claude se destaca em tarefas em vários idiomas, mantendo um forte desempenho interlinguístico em relação ao inglês.
Visão geral
Claude demonstra capacidades multilíngues robustas, com desempenho particularmente forte em tarefas zero-shot em vários idiomas. O modelo mantém um desempenho relativo consistente em idiomas tanto amplamente falados quanto com menos recursos, tornando-o uma escolha confiável para aplicações multilíngues.
Observe que Claude é capaz de trabalhar em muitos idiomas além daqueles avaliados abaixo. Incentivamos testes com quaisquer idiomas relevantes para seus casos de uso específicos.
Dados de desempenho
Abaixo estão as pontuações de avaliação zero-shot chain-of-thought para os modelos Claude 4, Claude 3.7 Sonnet e Claude 3.5 em diferentes idiomas, mostradas como uma porcentagem relativa ao desempenho em inglês (100%):
| Idioma | Claude Opus 41 | Claude Sonnet 41 | Claude Sonnet 3.71 | Claude Sonnet 3.5 v2 | Claude Haiku 3.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Inglês (linha de base, fixado em 100%) | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% |
| Espanhol | 98,0% | 97,5% | 97,6% | 96,9% | 94,6% |
| Português (Brasil) | 97,3% | 97,2% | 97,3% | 96,0% | 94,6% |
| Italiano | 97,5% | 97,3% | 97,2% | 95,6% | 95,0% |
| Francês | 97,7% | 97,1% | 96,9% | 96,2% | 95,3% |
| Indonésio | 97,2% | 96,2% | 96,3% | 94,0% | 91,2% |
| Alemão | 97,1% | 94,7% | 96,2% | 94,0% | 92,5% |
| Árabe | 96,9% | 96,1% | 95,4% | 92,5% | 84,7% |
| Chinês (Simplificado) | 96,7% | 95,9% | 95,3% | 92,8% | 90,9% |
| Coreano | 96,4% | 95,9% | 95,2% | 92,8% | 89,1% |
| Japonês | 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% |
| Suaíli | 89,5% | 87,1% | 89,2% | 83,9% | 64,7% |
| Iorubá | 78,9% | 76,4% | 76,7% | 64,9% | 46,1% |
1 Com pensamento estendido.
Essas métricas são baseadas em conjuntos de testes em inglês do MMLU (Massive Multitask Language Understanding) que foram traduzidos para 14 idiomas adicionais por tradutores humanos profissionais, conforme documentado no repositório simple-evals da OpenAI. O uso de tradutores humanos para esta avaliação garante traduções de alta qualidade, particularmente importante para idiomas com menos recursos digitais.
Melhores práticas
Ao trabalhar com conteúdo multilíngue:
- Forneça contexto claro do idioma: Embora Claude possa detectar automaticamente o idioma alvo, declarar explicitamente o idioma de entrada/saída desejado melhora a confiabilidade. Para maior fluência, você pode solicitar ao Claude que use “fala idiomática como se fosse um falante nativo.”
- Use scripts nativos: Envie texto em seu script nativo em vez de transliteração para obter resultados ideais
- Considere o contexto cultural: A comunicação eficaz geralmente requer consciência cultural e regional além da tradução pura
Também sugerimos seguir nossas diretrizes gerais de engenharia de prompt para melhorar o desempenho do Claude.
Considerações sobre suporte a idiomas
- Claude processa entrada e gera saída na maioria dos idiomas mundiais que usam caracteres Unicode padrão
- O desempenho varia por idioma, com capacidades particularmente fortes em idiomas amplamente falados
- Mesmo em idiomas com menos recursos digitais, Claude mantém capacidades significativas
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