July 10, 2026

ក្រុមហ៊ុន AI ដែលលម្អិតបំផុតក្នុងឆ្នាំ 2026 គឺជាអ្វី? ខ្ញុំបានសាកល្បង AI ម៉ូដែលចុងក្រោយ ១០ ក្របាច់

ពាក្យពីរ។ ម៉ូដែលប្រាំមួយ។ ការសម្រេចចិត្តបកប្រែលម្អិតបីយ៉ាងផ្សេងគ្នា។ នេះគឺជាអ្វីដែលបានកើតឡើងនៅពេលដែលខ្ញុំបានដំណើរការប្រយោគសាកល្បង ៨ ឆ្លងកាត់ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតចុងក្រោយដែលមាននៅលើ MachineTranslation.com ហើយលទ្ធផលពិតប្រាកដបង្ហាញថាពេលណាម៉ូដែលបរាജ័យដោយស្ងាត់។

តើអ្នកដឹងដោះស្រាយបានយ៉ាងដូចម្តេចនៅពេលដែលម៉ូដែលរបស់អ្នកបានធ្វើការសម្រេចចិត្តខុស?

ពាក្យពីរ។ ដាច់ស្វាយ។ ម៉ូដែលប្រាំមួយ។ ការសម្រេច​ការ​ប្រែ​ប្រួល​បី​យ៉ាង​ខុស​គ្នា។

ក្នុង​ភាសា​ជប៉ុន ម៉ូដែល​មួយ​បាន​បង្ហាញ​វា​ថា それはやばい ដែល​រក្សា​ទុក​នូវ​ភាព​មិន​ច្បាស់លាស់។ ផ្នែកមួយទៀតបានលុបលេខកូដប្រធានបទទាំងស្រុង ហើយបានសរសេរទម្រង់ដោយគ្មាននរណាម្នាក់ やばい កំណែដែលមានលក្ខណៈសន្ទនាច្រើនបំផុត។ នរណាម្នាក់ផ្សេងទៀតបានសរសេរ それはすごい ដែលដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់ទាំងស្រុងក្នុងលក្ខណៈ "អស្ចារ្យ" ដោយលុបចោលអត្ថន័យទ្វេដែលបានធ្វើឱ្យឃ្លាស흥趣ក្នុងដំបូង។ នៅក្នុងភាសាវៀតណាម មានម៉ូដែលមួយបានសរសេរ ឌីញ វាយ (ពាក្យស្លោក ត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការប្រើប្រាស់របស់យុវជន)។ មនុស្សម្នាក់ទៀតបាននិយាយ ថាតាងពិតជាអស្ចារ្យ ដែលមានលក្ខណៈវាក្យសម្ព័ន្ធត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែឈានទៅលើការនិយាយថា "វាពិតជាអស្ចារ្យ" នៅពេលដែលនរណាម្នាក់ផ្ញើរូបភាពលេងសើច ឱ្យអ្នក។

ទាំងអស់នេះគឺអាចការពារបាន។ ពួកគេមិនមែនជាវត្ថុដូចគ្នាទេ។ ហើយប្រសិនបើអ្នកកំពុងដំណើរការការបកប្របានឆ្លងកាត់ម៉ូដែលតែមួយ អ្នកនឹងមិនដែលឃើញជម្រើសដែលបានធ្វើឡើងក្នុងនាមរបស់អ្នកទេ។

នេះគឺជាសំណួរកណ្តាលដែលអត្ថបទនេះព្យាយាមឆ្លើយ។ មិនមែនថាតើម៉ូដែល AI ណាដែលល្អបំផុតសម្រាប់ការបកប្រែក្នុងឆ្នាំ ២០២៦ (ចម្លើយអាស្រ័យលើគូភាសា ការចុះឈ្មោះ ដែន និងរចនាសម្ព័ន្ធប្រយោគ) ឡូយ៉ាង​ណា៖ តើអ្នកនឹងដឹងដូចម្តេចថាម៉ូដែលរបស់អ្នកបានធ្វើការហៅដែលខុស? ជាពិសេសក្នុងដែនដូចជាលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្របժmedical ឬលក្ខខណ្ឌនៃកិច្ចសន្យា ឬលក្ខណៈផ្លូវការវិជ្ជាជីវៈ ដែលការហៅដែលខុសមើលទៅដូចជាការបកប្របានត្រឹមត្រូវរហូតដល់ឯកទេសម្នាក់អានវា។

នេះគឺជាអ្វីដែលខ្ញុំបានធ្វើ។ ខ្ញុំបានដំណើរការប្រយោគសាកល្បង ៨ ឆ្លងកាត់ម៉ូដែលពីរលើកនៅលើ MachineTranslation.com៖ ដំបូងបង្អស់គឺលក្ខណៈឯកតាសម្រាប់ម៉ូដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយចំនួន ៥ ក្រោយមកទៀតគឺបណ្តុំដែលបានពង្រីកដែលបន្ថែមម៉ូដែលលំដាប់ឈានលើកំពូលថ្មីៗនេះដែលមាននៅឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ដែលបង់ថ្លៃ។ ជាធម្មតា ការប្រៀបធៀបលទ្ធផលចេញមកពីម៉ូដែលដូចនេះ នឹងមានន័យថាការជាវដាច់ដោយឡែកដែលបង់ប្រាក់ជាមួយក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេវាកម្មនីមួយៗដោយឡែក។ នៅលើ MachineTranslation.com ពួកគេអង្គុយក្នុងទិដ្ឋភាពប្រៀបធៀបដូចគ្នា។ ភាសាគូគឺ English→Japanese និង English→Vietnamese។ ប្រភេទឃ្លាត្រូវបានជ្រើសរើសជាក់លាក់ដើម្បីសាកល្បងផ្នែកដែលមានការមិនស្របគ្នារបស់ម៉ូដែលច្រើនបំផុត៖ ឃ្លាលក្ខណៈប្រឌិត ពាក្យបច្ចេកទេសច្បាប់ ពាក្យបច្ចេកទេសវេជ្ជសាស្ត្រ បរិបទដែលរសើប ដោះស្រាយលក្ខណៈអ義ន័យដែលមានលក្ខណៈចេតនា។

វិធីសាស្ត្រ

  • គូបាសា៖ ឡាតាំង → ជប៉ុន ឡាតាំង → វៀតណាម
  • លើកទី១ (ដូចដើម)៖ Claude Sonnet 4-6, DeepSeek V4-Pro, Qwen 3.7-Max, GPT-4.1-NANO, Gemini 3.1-Pro-Preview
  • លើកទី២ (ពង្រីក)៖ ទាំងអស់ខាងលើ + Claude Opus 4-7, GPT-5.5, Gemini 3.5-Flash, GLM-5-Turbo, MiniMax M2.7
  • ប្រភេទការធ្វើតេស្ត៖ ឃ្លាលក្ខណៈប្រឌិត (២) ពាក្យបច្ចេកទេសច្បាប់/វិជ្ជាជីវៈ (២) ពាក្យបច្ចេកទេសវេជ្ជសាស្ត្រ (១) បរិបទដែលរសើបលើលក្ខណៈផ្លូវការ (២) ភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមានលក្ខណៈចេតនា (១)
  • អ្វីដែលត្រូវបានវាស់វែង៖ លទ្ធផលបកប្រែដោយផ្ទាល់ មិនមែនពេលវេលាកែសម្រួល TER ឬអត្រាកំហុសលេខ។ ដែលពាក់ព័ន្ធ ភាពខុសគ្នាត្រូវបានពន្យល់ដោយលក្ខណៈភាសា។
  • ឯកភាពលក្ខណៈ SMART: ជុំនីមួយៗរួមបញ្ចូលលទ្ធផលឯកភាពលក្ខណៈពហុម៉ូដែលរបស់វេទិកា។ SMART ពង្រីកលាតសន្ធឹងដល់ម៉ូដែល AI ចំនួន 22 ឆ្លងកាត់ក្រុមផ្តល់ជូន ហើយដំណើរការម៉ូដែលដែលមាន ទាំងអស់ក្នុងពេលដំណាលគ្នា ដើម្បីទទួលបានការបកប្រែដោយឯកភាព។ ឯកconsensus ផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលបណ្តុំម៉ូដែលផ្លាស់ប្តូរ។

ចំណាំលម្អិតលម្អិតអំពីវិធីសាស្រ្តវាយតម្លៃ៖ ការស្រាវស្រាវការបកប្របានយូរមកហើយដែលបានព្យាយាមដោះស្រាយរបៀបដែលត្រូវការដើម្បីវាយតម្លៃលទ្ធផលដោយស្វయ័ត។ ម៉ែត្របាទដូចជា BLEU និង COMET ដែលវាស់វែងក្នុងកិច្ចការរួមគ្នា WMT ផ្តល់ឱ្យសញ្ញារួមបញ្ចូលគ្នាដែលមានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែវាមិនល្អក្នុងការរកឃើញកំហុសលម្អិត ការបរាជ័យលក្ខណៈ成語 និងភាពជាក់លាក់នៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ ដែលជាប្រភេទដែលសំខាន់បំផុតនៅទីនេះ។ អ្វីដែលអ្នកនឹងអានគឺជាការវិश្លේษණលទ្ធផល មិនមែនជាការប្រកួតប្រជែង BLEU ទេ។

លទ្ធផលក្នុងលក្ខណៈទូទៅ

ផ្នែកទី 1: ដែលម៉ូដែលទាំងអស់យល់ព្រម ហើយហេតុផលដែលវាមានសារៈសំខាន់ដែរ

មិនមែនគ្រប់ប្រយោគទាំងអស់បង្ហាញពីការមិនយល់ព្រមដែលមានន័យថាប្រាកដ។ ការធ្វើតេស្តពីរក្នុងចំណោមការធ្វើតេស្តប្រាំបី "ចូលមកប៉ះដៃគ្នាម្តងនៅពេលដែលលំអងលិច លើកិច្ចព័ន្ធនានាលើកិច្ចព័ន្ធនេះ" (→ ភាសាជប៉ុន) និង "យើងកំពុងឆេះប្រេងកណ្តាលរាត្រីដើម្បីឈានដល់កាលបរិច្ឆេទដាក់ដំណើរការនេះ" (→ ភាសាវៀតណាម) បានផលិតលទ្ធផលដែលមានកម្រិតយល់ព្រម ខ្ពស់ក្នុងលើកទាំងពីរ។ ឃ្លាបច្ចេកទេសទាំងនោះត្រូវបានយល់ដឹងឱ្យបានត្រឹមត្រូវថាជាឃ្លាបច្ចេកទេស។ គ្មាននរណាម្នាក់បានបកប្របាទ "touch base" ថាជាការប៉ះលង្ខិតមូលដ្ឋានរូបវន្ត។ គ្មាននរណាម្នាក់បានបកប្រែ "the dust settles" ថាជា "ល្បាប់ធ្លាក់ចុះ" ឡើយ។

នេះគឺមានតម្លៃក្នុងការឈប់សម្រាក៖ ភាសាអង់គ្លេសលក្ខណៈឧស្សាហកម្មដែលមាននិយមន័យ ត្រូវបានគ្រប់គ្រងបានល្អដោយម៉ូដែលព្រំដែនបច្ចុប្បន្ននៅពេលដែលឺឌីយ៉ូម័ត្រូវបានគេប្រើប្រាស់យ៉ាងលម្អិត។ ការយល់ដunified "ប៉ះមូលដ្ឋាន" មានស្ថេរភាពលើផ្នែកទាំងពីរ។ ការប្រែប្រួលគឺសុទ្ធតែលក្ខណៈរចនាប័ទ្ម ដែលប្រើ "រឿងនេះ" "ការដោះលែងនេះ" ឬ "ករណីនេះ" សម្រាប់ឃ្លាប្រភព។

សាកល្បង ៨៖ ‎"សូមទាក់ទងគ្នាម្តងទៀត នៅពេលដែលធូលីស្ងប់នៅលើកិច្ចព្រមព្រៀងនេះ។" → ជប៉ុន

ការធ្វើការរហូតដល់អធ្រាត្រគឺជាកន្លែងដែលរឿងៗបានក្លាយជាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ច្រើនទៀត។ ម៉ូដែលទាំងអស់លើកលែងតែមួយបានយល់ដឹងពាក្យ熟語ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ MiniMax M2.7 ដែលបានណែនាំក្នុងលេខ 2 បានបកប្របាក្យ "burning" ដោយព្យាក្យស្ាច់ដង្ហើម ដែលបង្កើត đốt đuốc មានន័យថា "ពិលើងដុំផ្កាឈូក"។ ការយល់ដunified ឹងត្រឹមត្រូវបានលុបវាចេញ។

ការធ្វើតេស្ត 5: ‎"យើងកំពុងដំណើរការយប់ដែលមិនឈប់ដើម្បីឈានទៅលើកាលបរិច្ឆេទដាក់ដំណើរការនេះ។" → វៀតណាម

ការរកឃើញ — ពាក្យប្រៀបធៀប

ម៉ូដែលឈានមុខគេជាទូទៅដោះស្រាយពាក្យប្រៀបធៀបអាជីវកម្មអង់គ្លេសទូទៅបានត្រឹមត្រូវទាំងភាសាជប៉ុននិងវៀតណាម។ ការយល់ដunified ឯកភាពគឺមានតម្លៃខ្ពស់បំផុតលើ ឃ្លាលម្លោះ ៖ ផ្លូវការ ការចុះឈ្មោះ និងលក្ខណៈបច្ចេកទេស។ នៅលើការធ្វើតេស្តឺលក្ខណៈ ការយល់ព្រម នៅតែមានតម្លៃរបស់វា ដោយការសម្គាល់ពិតប្រាកដ (ពិលើ "ផ្ទុះលេខ" របស់ MiniMax បរាជ័យ) ប៉ុន្តែការប័ទ្ម័យទូទៅរួចហើយ។

ផ្នែកទី 2: ឯកតាផ្លូវការ

ភាសាជប៉ុនគឺជាភាសាដែលមានស្រទាប់ផ្លូវការ។ ការជ្រើសរើសនៃការបញ្ចប់ verb ពាក្យសម្ងាត់ និងទម្រង់នាមលក្ষណ៍ឯកសារ មិនមែនជាលក្ខណៈរចនាប័ទ្ម។ វាបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងអ្នកនិយាយ និងអ្នកទទួល។ ការផ្ញើសារលេខដល់ប្រធាននាយកប្រតិបត្តិរបស់អ្នកដោយប្រើទម្រង់ក្រិយាស័ព្ទក្រៅផ្លូវការ មិនមែនជាកំហុសបកប្រែក្នុងន័យវេយ្យាករណ៍ទេ។ វាជាកំហុសលក្ខណៈសង្គម ហើយវាជាកំហុសដ៏សំខាន់មួយ។

នឹងអ្នកផ្ញើវាឱ្យខ្ញុំបានទេ? ありがとうございます、感謝します。 បរិបទ៖ ការផ្ញើសារទៅលោក/លោកស្រី ប្រធាននាយកប្រតិষ្ঠាន។

ការយល់ដឹងលម្អិតបានផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលក្រុមម៉ូដែលលូតលាស់ឡើង។ ម៉ាកানిស្មគឺសាមញ្ញ៖ ការបន្ថែមម៉ូដែលដែលអានបរិបទផ្លូវការបានត្រឹមត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរលទ្ធភាពច្រើន ហើយលទ្ធភាពឯកច័ន្ទបានធ្វើតាម។ នេះគឺជាវិសាលភាពពេញលេញនៃអ្វីដែលម៉ូដែលបានផលិតក្នុងលេខ 2:

Test 1: ប្រយោគនាយកប្រតិបត្តិ — លទ្ធផលម៉ូដែលជុំទី២ ពេញលេញ


ករណីលើកលែងគួរកត់សម្គាល់ — DeepSeek R2

DeepSeek V4-Pro នៅជុំទី២ បានផលិត 送ってくれる？ありがとう、助かる。, ទម្រង់ធម្មតារបស់ភាសាជប៉ុន។ នេះគឺជាអ្វីដែលអ្នកផ្ញើលិខិតទៅមិត្តភក្តិដែលជិតស្និទ្ធ។ វាមិនមែនជាលម្អិតលម្អោយដែលសមស្របសម្រាប់សារលិខិតឆ្នាប់ប្រធាននាយកប្រតិষ្ઠាននោះទេ។ ទម្រង់ធម្មតា (くれる、助かる) លុបចោលសម្គាល់ honours ទាំងអស់។ ការយល់ដunified ឹងគ្នាបានដកវាចេញយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែប្រសិនបើនេះគឺជាម៉ូដែលតែមួយរបស់អ្នក អ្នកនឹងផ្ញើសារលេខ័ទ្ធិទៅលេខ័ទ្ធិប្រតិបត្តិប្រধានរបស់អ្នកក្នុងលក្ខណៈស្មើនឹងសារឆ្លងដែលមិនផ្លូវការ។

ការធ្វើតេស្តលម្អិតលេខឹងវៀតណាមបានលាតត្របាងកំហុសលម្អិតផ្សេងគ្នា ដែលជាកំហុសលម្អិតដែលស្ថិតក្នុងលក្ខណៈលម្អិត។ ប្រយោគប្រភព៖ ‎"ឱ្យក្ខន្ធ សូត្របាក់ — តើអ្នកមានពេលវេលាដែលលើកទឹកក្តៅដើម្បីហៅទូរស័ព្ទបានដែរឬទេ?" បរិបទ៖ ផ្ញើសារទៅកាន់អតិថិជន។ Qwen ក្នុងលេខ 1 បានរួមបញ្ចូល "mình" ដែលជាសព្វនាមបុគ្គលទីមួយដែលបង្ហាញពីមិត្តភាពក្នុងលំដាប់ដូចគ្នា។ ម៉ូដែលផ្សេងទៀតទាំងអស់បានជៀសវាងការយោងដល់ខ្លួនឯងក្នុងរូបបង្ហាញលក្ខណ៍ឯកត្តបុគ្គលទាំងស្រុង ដែលជាជម្រើសវិជ្ជាជីវៈដែលមានសុវត្ថិភាពបំផុត។ ដ៏សំខាន់ដែលថា Qwen បានកែលម្អនេះក្នុងលេខ 2 ហើយបានលុបចោល "mình"។ ការយល់ដunified ក្នុងលេខ ២ ដែលបានលើកលែងវាចេញ។

ការធ្វើតេស្ត ៦: ‎"ឱ្យ ឆ្លើយលឿន — តើអ្នកមានពេលវេលាដើម្បីហៅទូរស័ព្ទបានទេ?" → វៀតណាម


ការរកឃើញ — កំហុសកម្រិតផ្លូវការមើលមិនឃើញដោយគ្មានការប្រៀបធៀប

កំហុស "mình" របស់ Qwen គឺជាឧទាហរណ៍ច្បាស់លាស់បំផុតដែលបង្ហាញថាហេតុអ្វីការបកប្រែដោយប្រើម៉ូដែលតែមួយមានហានិភ័យសម្រាប់ការទំនាក់ទំនងជាមួយអតិថិជន៖ លទ្ធផលគឺភាសាវៀតណាមដែលរលូន ត្រឹមត្រូវតាមវេយ្យាករណ៍ និងស្តាប់ទៅមានលក្ខណៈធម្មជាតិ។ មិនមានអ្វីដែលត្រូវធូលាទេ។ ដោយមិនឃើញម៉ូដែលផ្សេងទៀតចំនួនបួន ជៀសវាងការយោងដោយខ្លួនឯងក្នុងមនុស្សទីមួយ អ្នកនឹងមិនមានសញ្ញាដែលថាជម្រើសលម្អិតលម្អង់ត្រូវបានធ្វើឡើង។

ផ្នែកទី ៣: ពាក្យស័ព្ទផ្នែកច្បាប់ — បញ្ហា 免責

ឃ្លាសន្យាប័ណ្ណការផ្តល់សំណងរបស់អ្នកលក់/អតិថិជនគឺជាលក្ខខណ្ឌស្តង់ដារក្នុងកិច្ចព័ន្ធន័យពាណិជ្ជកម្ម៖ ‎"ក្រុមលក់ត្រូវតែសងសឹងអតិថិជនប្រឆាំងនឹងការទាមទារពីភាគីទីបីណាមួយកើតចេញពីការរំលោភលើកិច្ចព្រមព្រៀងនេះ។"

នៅជុំទី១ ម៉ូដែលទាំងប្រាំបានកំណត់បានត្រឹមត្រូវនូវកម្រិតផ្លូវការផ្នែកច្បាប់ ហើយបានប្រើពាក្យខ្ចី ベンダー (អ្នកផ្គត់ផ្គង់) និង クライアント (អតិថិជន) ដែលជាស្តង់ដារនៅក្នុងកិច្ចសន្យាពាណិជ្ជកម្មជប៉ុនដែលមានប្រភពមកពីភាសាអង់គ្លេស។ ករណីលexemption មួយ៖ GPT-4.1-NANO បានប្រើប្រាស់ 販売者 (seller) និង 顧客 (customer) ដែលជាពាក្យភាសាជャប៉ុងដែលមានលក្ខណៈប្រកបដោយឋិតិធម៌ ប៉ុន្តែខ្វះលក្ខណៈលម្អិតផ្លូវច្បាប់ផ្លូវការនៃពាក្យខ្ចីលោកូបន័ន។

ការរកឃើញដ៏សំខាន់ជាងនេះបានលេចឡើងក្នុងលេខ 2។ ភាពខុសគ្នាសំខាន់គឺរវាងពាក្យពីរ:

  • 補償 (hoshō) — ផ្តល់សיទ្ធិឬសងប្រាក់ឆ្លងលើ។ ដើម្បីធានាឱ្យមនុស្សម្នាក់មានលក្ខណៈហិរញ្ញវត្ថុពេញលេញបន្ទាប់ពីការខាតបង់។
  • 免責 (menseki) — ដើម្បីលexemptចេញពីលទ្ធភាពទទួលខុសត្រូវ; ដើម្បីផ្តល់សំណងឱ្យ។ ដើម្បីការពារពីការទាមទារដោយភាគីទីបីមុនពេលដែលវាលេចឡើង។

ទាំងនេះគឺជាគោលគំនិតខុសគ្នាក្នុងលក្ខណៈច្បាប់។ ‎"ឱ្យសង្វាក់សារ" ជាក់ស្តែងមានន័យថា ការការពារភាគីមួយពីបំណាច់ទាន់ទិន្នន័យលើកទីបី។ 免責 គឺជាពាក្យច្បាប់ត្រឹមត្រូវ។ ម៉ូដែលលេង Round 1 ទាំងអស់បានប្រើប្រាស់ 補償។ នៅក្នុងលេខ 2 DeepSeek V4-Pro គឺជាម៉ូដែលតែមួយគត់ដែលបានផលិត 免責 ហើយវាបានធ្វើដូច្នេះក្នុងលេខ 2 ប៉ុណ្ណោះ មិនមែនលេខ 1 ទេ។

សាកល្បង 7: ឯកសារលើកលែងពីការទទួលខុសត្រូវ → ជប៉ុន (លទ្ធផលសំខាន់ៗ)


ការស្វែងរក — ឯកសារច្បាប់

DeepSeek នៅក្នុង R2 គឺជាម៉ូដែលតែមួយគត់ដែលប្រើ 免責 ដែលជាសមីការច្បាប់ដ៏ច្បាស់លាស់នៃ "លើកលែងពីការទទួលខុសត្រូវ"។ ម៉ូដែលផ្សេងទៀតទាំងអស់ប្រើ 補償 (តម្លៃឈានល្មម) ដែលមានទំនាក់ទំនងលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រប៉ុន្តែខុសគ្នាក្នុងលក្ខណៈច្បាប់។ ការរកឃើញនេះលុះឹងលេចឡើងក្នុងលេខ២ ដែលបង្ហាញថាហេតុអ្វីបានជាការធ្វើតេស្តឋិតិស្ថាន មួយលេខដែលប្រើប័ណ្ណម៉ូដែលថេរ អាចខកខានបំរែបំរួលសំខាន់ៗ។
ដោះឡែក ក្រុម Qwen នៅក្នុង R2 ធ្លាក់ថយក្រោយដោយប្តូរទៅ 売主/買主 (អ្នកលក់/អ្នកទិញ) ដែលជាលក្ខខណ្ឌមកពីច្បាប់ការលក់ពាណិជ្ជកម្ម ជាជាងកិច្ចព្រមព្រៀងផ្នែកសេវាកម្ម។ នេះគឺជាក្របង់ដែលមិនសមស្របច្រើនសម្រាប់កិច្ចសន្យាដែលប្រើលក្ខណៈបច្ចេកទេសច្បាប់영어។

នៅក្នុងកិច្ចសន្យា ៤៦ និង ៤៧ មិនមែនជាពាក្យដូចគ្នាទេ។ មួយមានន័យថា "យើងនឹងសងប្រាក់ឱ្យលោកអ្នក។" ចំណាប់ផ្សេងទៀតមានន័យថា "អ្នកត្រូវបានការពារពីការទាមទារក្នុងកន្លែងដំបូង។" ប្រសិនបើវេទិកាបកប្របាសាធានប្រើ 補償 ដែល 免責 ត្រូវបាននៅកន្លែងត្រឹមត្រូវ មេធាវីដែលអានកំណែភាសាជប៉ុននឹងមិនឃើញកិច្ចព័ន្ធនានាដូចគ្នាដែលកំណែភាសាអង់គ្លេសពិពណ៌នាទេ។

ផ្នែកទី ៤៖ ពាក្យលេខវេជ្ជសាស្ត្រ — ការបែងចែកដែលមិនបានដោះស្រាយ

នេះគឺជាការរកឃើញដែលមានលក្ខណៈសំខាន់បំផុតក្នុងសំណុំទិន្នន័យ។ ប្រយោគសាកល្បង៖ ថ្នាំនេះគឺមិនគួរប្រើប្រាស់ក្នុងអ្នកជំងឺដែលមានប្រវត្តិនៃការខូចខាតលើថ្លើម។ ប្រភព៖ឯកសារផលិតផលក្លីនីក។ គោលដៅ៖ វៀតណាម។

ពាក្យសំខាន់គឺ "ការខូចខាតថ្លើម"។ មានបេក្ষដាច់ដោយឡែកពីរនាក់របស់វៀតណាម:

  • suy gan — ការធ្លាក់ចុះនៃថ្លើម។ ឧទ្ទេសលើការងារមិនល្អប្រសើរឬស្រួចស្រាវនៃថ្នាក់ចុងក្រោយនៃការងារមិនល្អប្រសើរនៃថ្នាក់ថ្លើម។ អ្នកជម្ងាឺតដែលបានឆ្លងកាត់ការបរាជ័យនៃថ្លើម។
  • ការថយចុះ/ការខ្សោយនៃមុខងារថ្លើម — ការថយចុះ/ការខ្សោយនៃមុខងារថ្លើម។ ឧទ្ទេសលើការថយចុះលម្អិតលម្អិតនៃមុខងារថ្លើម រួមទាំងការរារាំងស្រាល ឬមិនល្អប្រសើរ។

ទាំងនេះមានលក្ខណៈខុសគ្នាលើគ្លីនិក។ ការព្រមាន​ការ​ឈប់​ឈរ​ផ្អែក​លើ "ការ​ធ្វើ​ឱ្យ​ខ្សោយ​របស់​ gan" អនុវត្ត​ចំពោះ​មនុស្ស​ណាម្នាក់​ដែល​មាន​មុខងារ​ថ្លើម​ថយ​ចុះ មិន​មែន​ត្រឹម​តែ​អ្នក​ដែល​បាន​រស់​រាល់​ការ​បរាជ័យ​របស់​សរីរាង្គ​ពេញលេញ​ប៉ុណ្ណោះ។ ការប្រើប្រាស់ suy gan បង្រួមចំនួនប្រជាជនដែលបានចង្អុលបង្ហាញដោយមិនត្រឹមត្រូវ។ អ្នកជំងឺដែលមានបញ្ហាថ្លើមកម្រិតមធ្យមដែលអានលេខ suy gan អាចមិនស្គាល់ខ្លួនឯងថាជាចំនួនប្រជាជនដែលមិនគួរប្រើ។

សាកល្បង 2: ‎**ស្ថានភាពផ្ទុយគ្នា ប្រយោគ → វៀតណាម (ក្រុងលេខ ១ និង ២)


ការរកឃើញដ៏សំខាន់៖ ពាក្យផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ

ការបែងចែកគឺ ៦ ម៉ូដែលសម្រាប់ suy gan ធៀបនឹង ៤ ម៉ូដែលសម្រាប់ suy giảm chức năng gan នៅក្នុងលេខ ២។** ភាគច្រើន ហើយដូច្នេះ ឯកភាព ជ្រើសរើស ពាក្យដែលមានភាពជាក់លាក់តិចក្នុងលក្ខណៈគ្លីនីក។ ម៉ូដែល Claude ទាំងពីរ (Sonnet និង Opus) ជ្រើសរើស suy giảm chức năng gan ឥតឈប់ឈរ ក្នុងលេខទាំងពីរ។ ការបែងចែកមិនដោះស្រាយលុះត្រាតែបរិមាណលូតលាស់។
នេះគឺជាការរកឃើញមួយក្នុងសំណុំទិន្នន័យនេះដែលលោតលោងបំផុតសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញរបស់អ្នកឯកទេសមនុស្សលើខ្លឹមសារវេជ្ជសាស្ត្រ។ ការយល់ដunified ដែលមានលក្ខណៈពិសេសមិនមែនជាកំហុសដោយសម្មតិកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុនទេ។ វាឆ្លុះបញ្ចាំងពីការមិនយល់ស្របគ្នាយ៉ាងពិតប្រាកដក្នុងចំណោមម៉ូដែលព្រំដែន ហើយការមិនយល់ស្របគ្នាដោយខ្លួនឯងនោះគឺជាព័ត៌មានដែលអ្នកបកប្រែត្រូវការដែលឃើញ។ នេះគឺជាករណីដែលពិតប្រាកដដែល ការពិនិត្យឡើងវិញដែលមានមនុស្សក្នុងរង្វិលជុំរបស់ Tomedes ត្រូវបានសាងសង់សម្រាប់។

ផ្នែកទី 5: ‎"នោះគឺឈឺចាប់" — តើមានអ្វីកើតឡើងនៅពេលដែលភាពមិនច្បាស់លាស់គឺជាគោលបំណង

ប្រយោគប្រភពមួយចំនួនមានភាពមិនច្បាស់លាស់ដោយលក្ខណៈរចនា។ ‎"That's sick" ក្នុងឈ្មោះលក្ខណៈបច្ចុប្បន្ននៃភាសាអង់គ្លេស មានន័យថាអ្វីដែលល្អឥតខ្ចោះ ប៉ុន្តែវាក៏នៅតែផ្ទុកនូវអត្ថន័យព្យញ្ជនៈរបស់វា (ឧ. ដែលធ្វើឱ្យឈឺចាប់/គួរឱ្យស្អប់ខ្ពើម) ហើយភាពតានតឹងរវាងអត្ថន័យទាំងពីរនោះ គឺជាផ្នែកមួយនៃរបៀបដែលឃ្លានេះបង្ហាញការទាក់ទងគ្នា។ ការប្រឈមប្រឈងសម្រាប់ម៉ូដែលបកប្រែគឺ៖ តើអ្នករក្សាភាពមិនច្បាស់លាស់ ដួលរលំវាទៅលើអត្ថន័យដែលទំនងបំផុត ឬជ្រើសរើសមួយ ហើយប្តេជ្ញាធានា?

លទ្ធផលជប៉ុន


លទ្ធផលវៀតណាម


ការរកឃើញ៖ ភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពខុសគ្នាក្នុងគ្រួសារតែមួយ

Claude Opus 4-7 សរសេរ Đỉnh vậy (ពាក្យស្លេង)។ ក្លូដ សូណេត ៤-៦ សរសេរ ពិតជាអស្ចារ្យ (ផ្លូវការ)។ ទាំងនេះគឺជាការសម្រេចចិត្តលម្អិតលម្អោយផ្ទុយគ្នាដែលធ្វើឡើងដោយម៉ូដែលពីរមកពីគ្រួសារម៉ូដែលដូចគ្នាលើលម្អិតបញ្ចូលពាក្យពីរដែលដូចគ្នា។ ទាំងពីរមិនមាន "កំហុស" ទេ។ ភាពមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុង "That's sick" មានន័យថាការអានទាំងពីរមាន។ ប៉ុន្តែ ប្រសិនបើ​ក្រុម​គោលដៅ​របស់អ្នក​ប្រើ​ពាក្យស្លោក​ក្មេង​វៀតណាម​បច្ចុប្បន្ន នោះ​មានតែ​ការ​បកប្រែ​មួយ​ក្នុង​ចំណោម​ការ​បកប្រែ​ទាំងនេះ​ប៉ុណ្ណោះ​ដែល​ផ្ទាល់​ទស្សន៍​ត្រឹមត្រូវ។ ការយល់ដunified ធ្វើឱ្យការមិនយល់ស្របគ្នាឃើញច្បាស់លាស់។ ដោយគ្មានវា អ្នកមិនដឹងថាមានជម្រើសមួយត្រូវបានធ្វើឡើងទេ។
នៅក្នុងភាសាជប៉ុន GPT-4.1-NANO គឺជាម៉ូដែលតែមួយគត់ដែលត្រូវប្រើ すごい ដែលរលាយភាពមិនច្បាស់លាស់ទាំងស្រុងក្នុងលក្ខណៈ "អស្ចារ្យ"។ ម៉ូដែលផ្សេងទៀតចំនួនប្រាំ រក្សាវាដោយ やばい/ヤバい‎. ក្លូដ ઓපัස យកទម្រង់តិចតួចបំផុត៖ ទទេ やばい ដោយគ្មានលក្ខណៈបុគ្គល។

ផ្នែកទី ៦៖ ម៉ូដែលរបស់ប៉ូលមើលទៅដូចម្ដេច

ម៉ូដែលក្នុងការសាកល្បងនេះមិនស្មើគ្នាទាំងអស់ឡើយ។ ពួកវាលាតត្របាយលើស្ថាបត្យកម្មផ្សេងៗគ្នា ប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលផ្សេងៗគ្នា និងបរិបទនៃការразвертывания ផ្សេងៗគ្នា។ ដំណាក់កាលទី ១ ដែលបង្កើតលក្ខណៈឯកសារយោងរួមបញ្ចូលលក្ខណៈម៉ូដែលដែលអាចទទួលបានយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ក្រុមឡាតវិសាលភាពពង្រីកនៃជុំទី២ បន្ថែមម៉ូដែលថ្មីៗមួយចំនួននៃថ្នាក់ខ្ពស់ដែលឥឡូវអាចរកបានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលបង់ប្រាក់នៅលើMachineTranslation.com ដែលជាថ្នាក់ម៉ូដែលដូចគ្នាដែលបើមិនដូច្នេះទេនឹងមានន័យថាគណនីបង់ប្រាក់ដាច់ដោយឡែកជាមួយអ្នកផ្គត់ផ្គង់នីមួយៗ។

ក្រុមពង្រីកនៅជុំទី២ រួមបញ្ចូលម៉ូដែលដែលមានភាពជឿនលឿនជាងមុន និងអាចរកបាននៅលើMachineTranslation.com សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលបង់ប្រាក់។ ឥទ្ធិពលនៃការពង្រីកបរិមាណមិនស្មើគ្នាទេ។ ក្នុងការធ្វើតេស្តមួយចំនួន (ផ្លូវការ/ជាប័ន្ធ), វាបានផ្លាស់ប្តូរលទ្ធិ/មតិយោបល់ដោយលក្ខណៈសម្បត្តិយ៉ាងសំខាន់។ ក្នុងករណីផ្សេងទៀត (ពាក្យស័ព្ទវេជ្ជសាស្ត្រ/ព្យញ្ជនៈវៀតណាម) ការបែងចែកបានស៊ីជម្រៅ។

ផ្នែកទី ៧: នេះមានន័យថាប្រសិនបើអ្នកកំពុងជ្រើសរើសវេទិកាបកប្របាសាភាសា

ទិន្នន័យលទ្ធផលបង្ហាញពីប្រភេទបរាជ័យពីរផ្សេងគ្នា ហើយពួកវាតម្រូវឱ្យមានការឆ្លើយតប ខុសគ្នា។

ប្រភេទ A: ការបរាជ័យក្នុងស្ងាត់។ កំហុសលម្អិតលម្អង កំហុសក្នុងការប្រើប្រាស់ ភាពច្បាស់លាស់នៃលក្ខណៈវេជ្ជសាស្ត្រ៖ ទាំងនេះបង្កើតលទ្ធផលដែលមើលទៅត្រឹមត្រូវ។ ភាษាជប៉ុនមានលក្ខណៈវាក្យសម្ព័ន្ធ។ ជនជាតិវៀតណាមគឺស្ទាក់ស្ទើរ។ មិនមានសញ្ញាលើផ្ទៃដីដែលបង្ហាញថាមានបញ្ហាអ្វីដែលបានកើតឡើង។ ผู้ใช้ที่พูดภาษาเดียวที่อ่านผลลัพธ์ของโมเดลเพียงรายเดียวไม่มีวิธีที่จะทราบว่าโมเดลทำการเลือกลักษณะการใช้ภาษาที่ผู้บริหารชาวญี่ปุ่นอาวุโสจะสังเกตเห็น หรือว่าคำศัพท์ทางคลินิกัลได้ถูกจำกัดในลักษณะที่เปลี่ยนแปลงประชากรที่มันใช้ได้

ประเภท B: ការបរាജ័យដែលអាចមើលឃើញ។ MiniMax បកប្របាក្យថា "burning the midnight oil" ជា "burning torches"។ GPT-4.1-NANO កំពុងដោះស្រាយ "That's sick" ទៅ "すごい" ដែលមិនមានលក្ខណៈច្របូកច្របល់។ ទាំងនេះគឺអាចរកឃើញបាន ដោយអ្នកនិយាយភាសាគោលដៅ ឬដោយការប្រៀបធៀបជាមួយលទ្ធផលម៉ូដែលផ្សេងទៀត។

ការប្រៀបធៀបម៉ូដែលច្រើនដែល SMART ផ្តល់ជូនគឺមានតម្លៃច្រើនបំផុតក្នុងលក្ខណៈ A។ នៅពេលដែលម៉ូដែលប្រាំ ឬដប់ផលិតលទ្ធផល ហើយភាគច្រើនយល់ព្រម លើការចុះឈ្មោះផ្លូវការខណៈពេលដែលម៉ូដែលមួយផលិតលទ្ធផលភាសាជប៉ុនលម្អិតធម្មតា ការមិនយល់ព្រមគឺមើលឃើញក្នុងទិដ្ឋភាពប្រៀបធៀប។ អ្នកប្រើប្រាស់ដែលនិយាយភាសាគោលដៅអាចវាយតម្លៃលម្អិតជម្រើសបាន។ ผู้ใช้ដែលមិនអាចឃើញថាមានការសម្រេចចិត្តដែលមានការទាស់ទែង ហើយសម្រេចចិត្តថាតើប្រយោគនោះសមควរទទួលបានការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សឬទេ

សម្រាប់ការងារក្នុងលក្ខណៈឯកសារ ឯកសារទំហំធំ ការបកប្រែឯកសារ PDF ដែលរក្សាលក្ខណៈប័ណ្ណ កិច្ចសន្យា ឬឯកសារគ្លីនីក សមត្ថភាពក្នុងការដំណើរការឯកសាររបស់វេទិកាគ្រប់គ្រងរចនាសម្ព័ន្ធឯកសារដោយមិនធ្វើឱ្យខូចលក្ខណៈការរៀបចំ។ ប៉ុន្តែសំណួរលម្អិតដែលបានលើកឡើងខាងលើអនុវត្តដោយមិនគិតពីទំហំឯកសារ។ ឯកសារសិក្សាគ្លីនិក ៩៩ ទំព័រដែលក្នុងនោះ "ការខូចខាតលើថ្លើម" ត្រូវបានបកប្រែថា "ការបរាជ័យលើថ្លើម" គឺជាកំណែធំៗនៃបញ្ហាដូចគ្នាដែលបានកំណត់អត្តសញ្ញាណក្នុងការធ្វើតេស្ត ២។

សម្រាប់ប្រភេទឱសថ និងច្បាប់ជាក់លាក់ ការផ្ទៀងផ្ទាត់របស់មនុស្សគឺជាវិធីសាស្ត្របង្ការដែលត្រឹមត្រូវ។ សេវាកម្មកែសម្រួលក្រោយ AI របស់ Tomedes ដែលផ្សំលទ្ធផល AI ជាមួយនឹងការពិនិត្យមើលដោយមនុស្សដែលបានផ្តល់ឱ្យលិខិតឆ្លងលើសម្រាប់ខ្លឹមសារដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ប្រភេទនេះ ត្រូវបានសាងសង់សម្រាប់រឿងនេះ។ ការថយចុះមុខងារថ្លើម / ការថយចុះមុខងារថ្លើម គឺជាការរកឃើញប្រភេទដែលគួរតែជំរុញការពិនិត្យឡើងវិញនោះ មិនមែនដោយសារតែគំរូទាំងអស់មានកំហុសទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែគំរូដែលមានទំនុកចិត្តច្រើនបំផុតមិនមានភាពត្រឹមត្រូវច្រើនបំផុតទេ។

តម្លៃនៃការមើលលទ្ធផលច្រើនគឺមិនថាអ្នកនឹងតែងតែជ្រើសរើសលទ្ធផលភាគច្រើនទេ។ វាជាការដែលអ្នកនឹងដឹងថាមានជម្រើសមួយត្រូវបានធ្វើឡើង ដែលខុសគ្នាពីការសន្មត់ថាលទ្ធផលនៅពីមុខអ្នកគឺត្រឹមត្រូវ។

ប្រយោគប្រាំបីដែលពិតប្រាកដបានប្រាប់ឱ្យខ្ញុំ

ដាក់ការសាកល្បងប្រាំបីឡើងក្បែរគ្នា ហើយលំនាំមួយរក្សាទុក៖ ការយល់ព្រម និងការមិនយល់ព្រមមិនត្រូវបានចែកចាយដោយចៃដន្យទេ។ ភាษាប្រចាំថ្ងៃដែលមានលក្ខណៈបង្ហាញការងារ ("touch base" "burning the midnight oil") បានរួមគ្នាលើគ្រប់ម៉ូដែលស្ទើរតែទាំងអស់នៅក្នុងក្រុម នៅក្នុងលេខទាំងពីរ។ ផ្លformal លក្ខណៈ ភាពច្បាស់លាស់ផ្នែកច្បាប់ និងលក្ខណៈវាក្យសព្ទផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ មិនបាន។ ការធ្វើតេស្តលក្ខណៈផ្លូវការរបស់ប្រធានប្រតিষ្ঠាននេះបានប្តូរពីលក្ខណៈលinformal ទៅលក្ខណៈផ្លូវការតែម្តងប៉ុណ្ណោះ នៅពេលដែលក្រុមអ្នកចូលរួមដែលពង្រីកបានរួមបញ្ចូល។ ឯកសារលក្ខខណ្ឌការងារឈប់សងសឹក បានលើកឡើងនូវភាពខុសគ្នាផ្នែកច្បាប់ពិតប្រាកដ (ការលែងលុបលែងពីលទ្ធផល ធៀបនឹង ការផ្តល់សំណងឡើងវិញ) ដែលគ្រាប់ម៉ូដែលតែមួយប៉ុណ្ណោះ ក្នុងលេខវេទិកាមួយ បានឆ្លើយឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ការបែងចែកលក្ខណៈវប្បធម៌ផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រមិនដែលបានដោះស្រាយឡើយ ដោយស្ថិតក្នុងសមាមាត្របង្ហាញលម្អិតប្រហែល ៦ ទៅ ៤ ឆ្លងកាត់ក្រុមលេខពីរដដែលដោះស្របានលម្អិតលម្អិតក្នុងលក្ខណៈគំរូណាដែលស្ថិតក្នុងបណ្តុំ។

នោះគឺជាការស្វែងរកពិតប្រាកដ មិនមែនជាការអះអាងផ្សាយពាណិជ្ជកម្មទេ៖ ឯកភាពគំនិតមិនធ្វើឱ្យប្រយោគនីមួយៗប្រសើរឡើងទេ ហើយវាមិនចាំបាច់ក្នុងការធ្វើដូច្នេះទេ។ វាមានតម្លៃច្រើនបំផុតក្នុងករណីដែលលក្ខណៈលម្អិតនៃម៉ូដែលតែមួយផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវហេតុផលដែលមិនមាននៅលើការសង្ស័យវា ហើយដែលការខ្វល់ខ្វាយពិតប្រាកដមានតម្លៃថ្លៃ។

មានស្រទាប់ទីពីរដែលមានលក្ខណៈជាក់ស្តែងលម្អិតលម្អិតនៃការសាកល្បងនេះដែលគួរតែបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់លាស់។ ការដំណើរការប្រៀបធៀបនេះដោយខ្លួនឯងមានន័យថាការពិនិត្យលទ្ធផលមកពី GPT-5.5, Claude Opus 4-7, Gemini 3.5-Flash, GLM-5-Turbo, និង MiniMax M2.7 ក្នុងលក្ខណៈស្របគ្នាជាមួយនឹងម៉ូដែលលេខមូលដ្ឋានដែលមាននៅស្រាប់ក្នុងកន្លែងមួយ នៅលើវេទិកាមួយ។ នៅខាងក្រៅ MachineTranslation.com នោះមិនមែនជាការ​ឧប្បាសក៍មួយទេ។ វាមានច្រើន ដែលមួយសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេវាកម្មនីមួយៗដែលអ្នកចង់ធ្វើតេស្តកម្រិតប្រିមីយ៉ូម ក្នុងតម្លៃដែលក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេវាកម្មនីមួយៗគិតដោយឡែកពីគ្នា។ ប្រើប្រាស់ដែលបង់ប្រាក់នៅទីនេះទទួលបានការប្រៀបធៀបដូចគ្នាក្នុងមួយចុចប៉ុណ្ណាក្នោះ ក្នុងតម្លៃប្រភាគនៃការថែរក្សាការជាវ premium ដាច់ដោយឡែកចំនួនប្រាំ វិនាដែលមិនលះបង់របស់ដែលពិតជាសំខាន់៖ ការមើលឃើញកន្លែងដែលម៉ូដែលយល់ស្របគ្នា និងដឹងថាពេលណាដែលពួកគេមិនយល់ស្របគ្នា។

សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់

1. តើ ChatGPT ឬ Claude មួយណាល្អជាងសម្រាប់ការបកប្រែ?

មិនមានលក្ខណៈល្អជាងក្នុងលក្ខណៈទូលំទូលាយទេ។ វាអាស្រ័យលើប្រភេទការសាកល្បង។ Claude Sonnet និង Claude Opus បានជ្រើសរើសពាក្យវេជ្ជសាស្ត្រវៀតណាមដ៏ត្រឹមត្រូវជាប់លាប់ ហើយ Claude Opus បានផលិតពាក្យស្លាំងសមរម្យបំផុតសម្រាប់ "That's sick." ប៉ុន្តែ Claude Sonnet ក៏បានផលិតផាសផ្លូវការជាភាសាជប៉ុនក្នុងឃ្លាប្រយោគបរិបទ CEO ផ្លូវការ ដែលលើកនេះ GPT-5.5 បានឆ្លើយឱ្យត្រឹមត្រូវ។ ការប្រៀបធៀបលទ្ធផលដោយផ្ទាល់គឺមានលក្ខណៈការពារកាន់តែច្រើនជាងការជ្រើសរើសម៉ូដែលមួយ ហើយជឿថាវា។

2. ការបកប្របាននូវ AI ដែលមានភាពត្រឹមត្រូវបំផុតក្នុងឆ្នាំ 2026 ជាអ្វី?

មិនមានទេ; ភាពត្រឹមត្រូវគឺអាស្រ័យលើវិស័យ។ Gemini 3.5-Flash និង GLM-5-Turbo បានផលិតផាសាធម្មតាជាផ្លូវការជាភាសាជប៉ុនដែលសមស្របបំផុតក្នុងការធ្វើតេស្តនេះ។ ម៉ូដែល Claude ទាំងពីរបានបង្ហាញភាពត្រឹមត្រូវបំផុតលើលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្របេសsajjាណវេជ្ជសាស្ត្រវៀតណាម។ DeepSeek V4-Pro គឺជាម៉ូដែលតែមួយគត់ដែលបានប្រើប្រាស់ពាក្យច្បាប់ជប៉ុនត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែលុះត្រាតែក្នុងលេខ 2 ប៉ុណ្ណោះ ហើយវាបានផលិតភាសាជប៉ុនលក្ខណៈលំលោភក្នុងកន្លែងផ្សេងទៀត។ គ្មានម៉ូដែលតែមួយដែលបានគ្របដណ្តប់ឡើងលើការធ្វើតេស្តទាំងប្រាំបី។

3. ការបន្ថែមម៉ូដែល AI ច្រើនទៀតតែងតែធានាលទ្ធផលនៃការបកប្របាននិងលម្អិតលម្អិតកាន់តែល្អឡើងដែរឬទេ?

ទេ មិនមែនដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។ ការពង្រីកបណ្តុំម៉ូដែលថ្នាក់ប្រିមីយ៉ូមថ្មីបានផ្លាស់ប្តូរលទ្ធិសមតិពីលក្ខណៈឯកជនទៅលក្ខណៈផ្លូវការក្នុងការធ្វើតេស្តលក្ខណៈផ្លូវការជប៉ុន។ ប៉ុន្តែនៅក្នុងការធ្វើតេស្តលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្របេសជ័យវៀតណាម ការបែងចែកបានបន្តដោយសមាមាត្របង្ហាញប្រហែល ៦ ទល់នឹង ៤ ដោយមិនគិតពីថាតើម៉ូដែលណាដែលត្រូវបានរួមបញ្ចូលក៏ដោយ។ ម៉ូដែលច្រើនបង្ហាញការមិនស្របគ្នាច្រើនដែលជាសញ្ញាដែលមានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែលទ្ធិសម្មតិកម្មនៅតែធ្វើតាមលទ្ធិពហុសន្មតិ ហើយលទ្ធិពហុសន្មតិមិនតែងតែជាចម្លើយដែលមានភាពត្រឹមត្រូវបំផុតទេ។

4. តើ SMART ជាអ្វី ហើយវាដំណើរការដូចម្តេច?

SMART ជាប្រព័ន្ធឯកភាពពហុម៉ូដែលរបស់ MachineTranslation.com ដែលលាតត្រដាងដល់ម៉ូដែល AI ចំនួន 22 ឡើងលើ ពីក្រុមផ្តល់សេវាកម្ម រួមទាំង OpenAI, Anthropic, Google និង DeepSeek។ វាដំណើរការការបកប្រែតាមរយៈម៉ូដែលច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ហើយបង្ហាញលទ្ធផលឯកភាពភាគច្រើនរួមជាមួយចម្លើយរបស់ម៉ូដែលនីមួយៗ ជាលំនាំដើម ដោយមិនចាំបាច់កំណត់រចនាសម្ព័ន្ធអ្វីឡើយ។ ឯកតាភាពផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលបណ្ដុំម៉ូដែលផ្លាស់ប្តូរ ដូចដែលបង្ហាញក្នុងលទ្ធផលលក្ខណៈផ្លូវការជាភាសាជប៉ុនរបស់ការសាកល្បងនេះ៖ ឯកតាភាពលម្អិតលម្អិតក្នុងលេខ 1 បានក្លាយជាផ្លូវការក្នុងលេខ 2។

5. ម៉ូដែល AI មួយណាល្អបំផុតសម្រាប់ការបកប្រែផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ ឬច្បាប់?

គ្មានម៉ូដែលតែមួយទេ; ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សគឺជាចម្លើយល្អប្រសើរ។ ម៉ូដែល Claude បានជ្រើសរើសពាក្យវេជ្ជសាស្ត្រវៀតណាមដ៏ត្រឹមត្រូវជាប់លាប់ ហើយមានតែ DeepSeek V4-Pro ប៉ុណ្ណោះដែលបានប្រើពាក្យច្បាប់ជប៉ុនត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែតែនៅជុំទី២ប៉ុណ្ណោះ។ ឧបាយបច្ចេកទេសវេជ្ជសាស្ត្រមិនដែលបានដោះស្រាយឡើយក្នុងលំដាប់ម៉ូដែល ១០ ដែលបង្ហាញថាចាំបាច់ត្រូវការឯកទេសផ្នែក មិនមែនថាគួរតែជ្រើសរើសម៉ូដែលផ្សេងទៀតទេ។ ការពិនិត្យលម្អិតដោយមនុស្សដែលបានលិខិតឧកញ៉ា ដូចដែល Tomedes ផ្តល់ជូន ផ្តល់នូវការពិនិត្យឯកទេស។