经过我一个多月的测试，我发现本地部署的 qwen3-vl-8b 比 qwen3-8b 在新闻和游戏名词等翻译上面更有优势

[spike0100]

图中最后两条是 qwen3-vl-8b 翻译的，基本已经接近母语直接阅读的翻译水平。
gemma3-4b ，qwen3-8b ，gpt-oss-20b 都达不到这个水平

[Tose]

你这 mac 上的 rss 阅读器 UI 很不错！

[spike0100]

也有比较离谱的翻译。。。

[spike0100]

@Tose 哈哈哈，这是我自己写的应用！ https://sidefyapp.com/

[liuyuntian]

问一下，除了新闻和游戏名词，整体的翻译是 8b 好，还是 vl-8b 好啊？多谢！

[spike0100]

@liuyuntian 没严格测试过。主要拿来翻译新闻了

[spike0100]

@liuyuntian 现在我确定 translategemma 是本地大模型里面最适合做通用翻译的。

[k4x7UW92WE8]

@spike0100 比 Hunyuan-MT 还强吗

[liuyuntian]

@spike0100 感谢提醒，没想到两个月后还能得到回复，我去下载一个试一下。

[spike0100]

@gangstar902 我只测试了 ollama.com 的模型

[liuyuntian]

@spike0100 真是好用好用，省了在本地加载多个模型！

[liuyuntian]

@spike0100 不甘心又找了一下，发现这个似乎快一点点：rinex20/translategemma3:12b

[k4x7UW92WE8]

@liuyuntian 你好 我想问一下 目前有没有什么手段可以把这种翻译模型精简化 只保留几种常用的需要的语言比方说中文和英语还有日语之类的 然后整体上让整个模型的参数降下来以适应各种设备的需要