口语翻译

这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。

基本信息

  • 用例名称：口语翻译
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：翻译能力
  • 参与评测的模型数：202 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名精通中美流行文化、拥有丰富影视翻译经验的语言专家。 回答要求： 1. 翻译时优先考虑语境和语气，而非逐字直译，追求「神似」而非「形似」 2. 对于非正式口语表达，应给出符合中文母语者日常习惯的地道译法 3. 若某个表达存在多种合理译法，请列出并简要说明各自适用的语境差异 4. 回答结构清晰：先给出推荐译文，再进行简短说明

用户提示词（User Prompt）

请将以下英语口语表达翻译成自然、地道的中文口语： 「What's up?」 要求： 1. 给出至少两种符合不同语境的中文译法（例如：打招呼场景 vs. 询问情况场景） 2. 说明每种译法适用的具体情境（如：朋友间随意打招呼、关切地询问对方发生了什么事等） 3. 指出哪种译法最为常用，并说明理由 4. 避免使用过于书面化或生硬的表达（如「你好，有什么事吗？」这类不够口语化的译文）

各模型评测结果

  1. 第 1：kimi-k2.6，得分 92.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：Claude Opus 4 7，得分 91.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：Claude Opus 4.6，得分 90.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 89.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：qwen3.5-plus-2026-02-15，得分 89.45 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：kimi-k2-thinking-turbo，得分 89.34 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 89.29 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：glm-4.5-air，得分 88.65 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：Elephant，得分 88.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：doubao-seed-2-0-code，得分 88.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：MiniMax-M2.1，得分 88.12 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：mimo-v2-omni，得分 88.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：GLM-5v-turbo，得分 87.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：qwen3.5-omni-plus，得分 87.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 87.34 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：kimi-k2.5，得分 87.31 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：qwen3.5-flash，得分 87.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：deepseek-v3.2，得分 87.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：GLM-5.1，得分 87.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 86.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：qwen3.6-plus-preview，得分 86.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：glm-5，得分 86.59 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：qwen3.5-35b-a3b，得分 86.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：qwen3.5-27b，得分 86.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：glm-4.7，得分 86.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：qwen3-max，得分 86.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：MiniMax-M2.5，得分 86.08 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：OpenAI: GPT-5.4，得分 85.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：Google: Gemma 4 31B，得分 84.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：qwen3-coder-plus，得分 84.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 84.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：mimo-v2-flash，得分 84.15 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：doubao-seed-2-0-mini，得分 83.95 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 83.51 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：qwen3.5-omni-flash，得分 83.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：mimo-v2-pro，得分 83.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：MiniMax-M2.7，得分 83.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：qwen3-235b-a22b，得分 83.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：qwen3-coder-next，得分 83.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：qwen3-4b，得分 82.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 82.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：doubao-seed-2-0-pro，得分 82.57 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：qwen3-14b，得分 82.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 81.94 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 81.56 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：doubao-seed-1-8，得分 80.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：hunyuan-large，得分 80.17 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 78.84 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：GPT-5.2，得分 78.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 78.26 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：qwen3-8b，得分 77.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 76.94 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：doubao-seed-1-6，得分 76.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 75.94 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 74.85 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：doubao-seed-2-0-lite，得分 73.12 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 72.65 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 71.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  59. 第 59：Grok 4，得分 69.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  60. 第 60：hunyuan-pro，得分 62.72 分 — 查看该模型的详细评测结果
  61. 第 61：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 62.28 分 — 查看该模型的详细评测结果
  62. 第 62：qwen3-coder-flash，得分 61.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  63. 第 63：hunyuan-turbo，得分 58.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  64. 第 64：doubao-seed-1-6-flash，得分 53.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  65. 第 65：Mistral: Mistral Nemo，得分 43.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  66. 第 66：qwen3-0.6b，得分 29.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  67. 第 67：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 — 分 — 查看该模型的详细评测结果
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