不得不说，今天的标题是用DeepSeek取的！DeepSeek确实是很好用的工具！
搞科研的，难免要和英语打交道。最近非常火的AI，“DeepSeek”，老郑也来测试一下它的翻译效果怎么样，再和“ChatGPT” 和“DeepL“对比一下。
到底谁的翻译更专业、更流畅？谁更适合学术场景？一起来实测一下吧！
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DeepSeek翻译结果
首先测试热度最高的“DeepSeek”，可以看到，不同于其他只提供结果的AI模型，DeepSeek会展示完整的思考逻辑，从提问者的角度“挖掘需求”，将所有的思考过程“公开可见”。
我们以一篇中文文献作为范例，进行翻译。
输入指令：
你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容，它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成具有信达雅标准的译文。"信" 即忠实于原文的内容与意图；"达" 意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅" 则追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。
<附上文本内容>
和传统的搜索引擎不一样，DeepSeek会尝试用人的思考方式，对我们的问题进行深度思考，对答案进行归纳整理，并且结合算法，给出最终问题的解决方案，这个不叫答案，叫解决方案更合适。
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ChatGPT翻译结果
将同样的指令和翻译内容交给ChatGPT，它的思考过程更短，但最后的翻译结果与DeepSeek其实并没有差别。
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DeepL翻译结果
最后，我们来看DeepL，它的翻译结果与前面两个AI模型也大致相同。
在对比了“DeepSeek”、“ChatGPT”和“DeepL”的翻译结果后，其实它们的效果大差不差，大致相同，单词和句式上几乎没有什么差别。
但是，从综合体验来看，老郑倒是觉得DeepSeek-R1的深度学习模式表现更加突出。它的回答更细致，也很人性化，它会展现自己的思维链，让AI更加的透明。尤为关键的是，DeepSeek更能深刻理解中文用户的需求和语言习惯，精准适配我们的表达方式。
尽管如此，老郑也建议大家，想要依赖DeepSeek直接生成达到发表水平的英文文本，要么直接用AI生成英文的表述，要么就按英文的逻辑写中文的表述，然后再进行翻译。
下一期我们来看看DeepSeek的润色效果如何？
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