DeepL sau Google Translate pentru română: testul arată 90% vs 82%

Pentru traducerea din engleză în română a unui document instituțional, DeepL are avantajul măsurat: evaluarea prezentată de Alina Rădoi în 2026 acordă aproximativ 90% traducerii DeepL și aproximativ 82% celei realizate cu Google Translate pe un fragment de raport al Parlamentului European. Sunt scoruri de calitate calculate din erori identificate manual, nu procente de propoziții traduse corect.

Dacă traduci rapoarte sau comunicări instituționale din engleză, DeepL este prima alegere mai bine susținută de această comparație. Pentru contracte, texte de marketing, literatură ori traduceri din română în engleză, rezultatul nu stabilește singur câștigătorul: tipul textului, termenii obligatorii și condițiile de prelucrare a documentului pot schimba alegerea.

Ce măsoară diferența dintre scoruri

Fragmentul evaluat provine dintr-un raport redactat de Comisia pentru drepturile femeilor și egalitatea de gen a Parlamentului European. Comparația privește versiunile gratuite ale celor două servicii și folosește cadrul Multidimensional Quality Metrics: erorile sunt clasificate manual și ponderate după gravitate înainte de calcularea scorului. De aceea, diferența exprimă evaluarea acelui text și a acelor versiuni, nu o probabilitate ca un serviciu să traducă bine orice document.

Lucrarea disponibilă public este un rezumat într-un volum de conferință; acesta descrie metoda și rezultatele, dar nu oferă suficiente detalii despre întinderea fragmentului pentru a estima cât de mult ar varia scorurile pe alte rapoarte. Un document european are formule și denumiri instituționale recurente. Un contract comercial, o pagină de prezentare și o scrisoare informală pun probleme diferite, astfel încât apropierea de genul textului testat contează mai mult decât simpla prezență a limbii române.

În sens invers, comparația răspunde altei întrebări

Avantajul măsurat privește direcția engleză–română. Când sursa este în română, sistemul trebuie să interpreteze alte construcții, iar rezultatul este judecat ca text englezesc. Același scor nu poate fi mutat în sensul opus prin simpla inversare a numelor limbilor.

O cercetare publicată la LREC 2026 compară DeepL, Google Translate, ChatGPT 3.5 Turbo și Mistral 7B Instruct v0.2 pentru română–engleză, urmărind efectul traducerilor asupra rezumării, analizei sentimentului și identificării autorului. Traducerile sunt folosite la antrenarea unor modele care execută aceste sarcini. Un rezultat bun acolo arată că textul tradus păstrează informație utilă pentru sarcina respectivă; nu este același lucru cu evaluarea manuală a unui raport destinat cititorilor. Cele două cercetări nu oferă, așadar, procente care pot fi puse în aceeași coloană.

Fluența poate ascunde o problemă de terminologie

În evaluarea raportului, cele mai frecvente erori țin de convențiile lingvistice și de fluență, dar sunt în mare parte minore. Erorile mai grave privesc exactitatea, mai ales termenii organizaționali și denumirile folosite în documentele Uniunii Europene. Un pasaj care sună natural poate atribui unei instituții un nume greșit sau poate înlocui un termen consacrat cu un sinonim nepotrivit.

Pentru un raport destinat publicării, această distincție schimbă ordinea reviziei. Numele instituțiilor, titlurile actelor, abrevierile și termenii repetați merită verificate înaintea ajustărilor de stil; pasajele despre obligații sau condiții cer o verificare atentă a sensului. Pentru un mesaj informal, naturalețea poate avea o pondere mai mare. Scorul global nu arată cât timp va lua corectarea tocmai a erorilor importante pentru documentul tău.

Fișierul și funcțiile disponibile pot decide alegerea

Lista oficială a limbilor DeepL Translator include româna și engleza, dar precizează că funcții precum glosarul, alegerea tonului și alternativele de traducere nu sunt disponibile pentru toate limbile. Dacă trebuie să impui echivalențe terminologice, verifică funcția pentru combinația de limbi și versiunea serviciului pe care le vei utiliza. Suportul pentru o limbă, luat separat, nu rezolvă această cerință.

În interfața web, instrucțiunile Google pentru documente indică formatele DOCX, PDF, PPTX și XLSX, o limită de 10 MB pe fișier și cel mult 300 de pagini pentru PDF. Textul din imagini și din paginile PDF scanate poate apărea în documentul rezultat fără să fie tradus. Dacă sursa este o scanare, capacitatea de a extrage textul trebuie stabilită înainte de comparația calității lingvistice; după traducere contează și dacă tabelele și structura fișierului rămân utilizabile.

Regulile pentru date pot cântări mai mult decât scorul

Politica de confidențialitate DeepL arată că textele introduse în serviciul gratuit pot fi folosite pentru îmbunătățirea sistemelor și că această versiune nu poate fi folosită pentru texte cu date personale. Pentru serviciile Pro, compania spune că textele sunt prelucrate temporar pentru traducere, apoi șterse și nu sunt folosite la îmbunătățirea serviciului. Conținutul pe care utilizatorul alege să îl salveze în cont, inclusiv în glosare, intră în alte condiții de păstrare.

Aceste reguli privesc produsele DeepL menționate, nu stabilesc condițiile aplicabile în Google Translate. Pentru un document intern sau cu date personale, alegerea cere verificarea regulilor produsului și a contului folosit, precum și a dreptului de a încărca acel conținut. O traducere mai bună într-un test lingvistic nu schimbă restricțiile de confidențialitate ale fișierului.

Cum compari serviciile pe propriile documente

O probă scurtă are sens dacă alegerea va fi folosită repetat. Selectează pasaje reprezentative din documentele reale, fără informații pe care nu ai voie să le încarci, și păstrează separat traducerile engleză–română de cele română–engleză. Include atât fraze obișnuite, cât și denumiri oficiale, abrevieri, formulări cu efect juridic și termeni care reapar în tot documentul.

1. Stabilește dinainte echivalentele obligatorii și pasajele în care o schimbare de sens ar produce o eroare importantă. Pentru documente folosite în România sau Republica Moldova, raportează termenii la instituția și publicul cărora le sunt destinate.
2. Compară ieșirile după fidelitatea sensului, consecvența terminologiei și timpul necesar corectării. O frază mai cursivă nu compensează automat un nume instituțional greșit.
3. Încearcă separat fișierul în formatul în care îl primești de obicei. Verifică textul extras, structura rezultatului și condițiile în care fiecare serviciu poate prelucra documentul.

Astfel, scorurile publicate oferă un punct de plecare solid pentru rapoarte instituționale traduse în română, iar proba locală arată costul real al corecturilor pentru documentele pe care trebuie să le livrezi.