OED人机协作翻译(双解)项目

词典及语言学习交流
, , ,
246

我说的就是在本地运行对文本的处理，API调用和翻译时电脑的卡顿无关。沉浸式翻译是可以在手机用的，没人会疯了去在用户的手机上运行大模型。

247

使用付费模型的话，总成本看看是不是能相对准确的预估一下。试过调用硅基流动的qwen模型翻译OED，相对价格较低的，随便一个词条，花了接近1块钱。上百万词条下来，感觉不便宜啊。

248

可以试试在0:30-8:30这段时间使用deepseekV3，有五折优惠。我至今还没见过有比这还便宜的（满血大模型）API。

下面是deepseek官方的token计算工具，至于翻译中实际的花费恐怕还是得实验一下才能准确估计。
deepseek_v3_tokenizer.zip (1.9 MB)

249

说的是沉浸式翻译免费模式下所用硅基流动API(免费模式下的谷歌翻译效果也不尽人意)，收费模式肯定会有不同。

250

这个估算是怎么来的？使用免费还是收费资源？输入的文本大小有限制吗？如果使用收费模式，费用估算大概多少？

251

deepseek自己的测算（舍弃例句），未知依据所在，也不知是否幻觉。最终所有的实施方案都是要基于实测数据才准确。

252

以上英和活用就是用AI完成的日汉/英汉翻译，帖子里有提及相关费用。

Screenshot_20250624_173105
Screenshot_20250624_1731051080×2400 738 KB

253

这个信息还是很模糊，主要还是在于我经验太少。什么事都是经历过才明白。

254

可以咨询一下这部词典的制作者，就在本坛。另外，有软件开发或架构经验的可以参考一下前面提及的那篇博文我用 Claude Code 花 2 小时没写一行代码做了一个翻译智能体，并且开源了整个过程 | 宝玉的分享
晚点我也让deepseek分析评估一下(假装自己是个开发人员)。

255

用ds来翻词典是糟糕的选择，ds的幻觉一直都是最多的，堪称胡编大师。用4o 或gemini flash好点

256

真可谓：胡编大师说胡编，司马南神演司马。

Screenshot_2025_0624_200033
Screenshot_2025_0624_2000331080×8743 1.34 MB

257

image
image438×274 23.5 KB

1 个赞
258

请教了制作 英和活用 的@Sunny1，得到使用 API 翻译的信息，测试成功，得到翻译文本。DS API 最大tokens 数为 8192，一个文件要分成很多块。以一个英文字节 0.5 tokens 保守计算，每块最大字节数是15k。其次用于测试的模型（v1）理解能力还赶不上网页版（提示词相同），译文输出无法保证与原文格式一致，讲明不译词头可还是译了。还要继续调试寻找一种高效可行的方式（调节文本等）。错峰时段提交，成本可控。

image
image456×176 3.49 KB

image
image423×643 16.3 KB

3 个赞
259

Deepseek-V1属于第一代产品，相较于后代模型有着相当的核心局限，所以你会很明显地感觉它理解能力不足的问题。以下就你提供的反馈信息及所遇其它问题，结合本人之前提交的项目可行研究的论证，重新让deepseek 做了解答，并提供了AI生成的可行方案，供参考。

顺便说几句，以下全文贴出的基于deepseek R1官方app的分析中有少量引自本贴的相关讨论，但绝大部分源自各大技术专业网站内容（footnote有来源链接，有心人可以自行点击验证。参见网页搜索结果截图），个人认为其可信度和生成质量还是相当高的。与之对应，其它一些接入deepseek 最新模型的平台，比如文小言，其实是订制化的deepseek R1"满血版“，在模型推理能力、联网搜索机制及功能实现上跟原生版存在显著差异。以文小言为例，联网模式下搜索范围上依赖的是百度搜索生态，结果受SEO影响，加上受百度内容安全策略限制所做的信息过滤，在某些领域的生成内容及质量同deepseek官方模型（基于事实优先的权重算法）有着一眼可辨的区别。当然，对AGC内容优劣的评判从来都是见仁见智，各方观点分歧由来已久。本人的原则，有错可提、可辩，但不接受无证无据，怀私挟恨，诸如“通篇幻觉“，”又臭又长“的情绪化指责，若因此引来再一场无谓的口水之争实非本人所愿。

详情

以下是对OED人机协作翻译项目中用户winn技术实践的深度分析及优化建议，结合DeepSeek模型演进、翻译性能对比及大型词典项目的技术路径设计，分四部分系统阐述：

一、winn的API使用场景与技术瓶颈分析

  1. API提供方推断

    • 第三方中转平台可能性高：
      winn提及“API最大tokens数为8192”，而DeepSeek-V1官方支持128K上下文（开源版），但第三方API平台常对免费用户施加8K tokens限制（如GPT-API-free等中转服务）。
    • 成本控制需求：
      “错峰时段提交，成本可控”表明其可能使用按量计费的中转API（如硅基流动），价格约为官方1/10，但存在功能阉割。

  2. 模型版本定位

    • DeepSeek-V1属于第一代产品（2024年1月发布），其核心局限包括：
      • 仅支持基础Transformer架构，未引入MoE专家机制，长文档处理能力弱；
      • 术语一致性差（如误译词头），文化适配性不足；
      • 提示词遵循率低（格式错乱、忽略“不译词头”指令）。

二、DeepSeek各代模型翻译能力横向对比

能力维度 V1 (早期) V3 (2024.12) R1-0528 (2025.5)
架构 稠密模型(67B) 混合专家MoE(671B,激活37B) 推理优化+RLHF对齐
上下文长度 128K (开源版) 128K 64K
术语准确性 较低(MMLU-Pro≈65) 极高(MMLU-Pro 81.2↑) 高(GPQA 68.4↑)
文化适配性 直译为主，缺乏本地化 中等 极强(AIME 87.5↑)
提示遵循能力 弱(忽略格式/术语指令) 中等 极强(思维链深度优化)
长文档一致性 分块导致术语断裂 原生支持整本词典连贯处理 需分块但逻辑衔接强

典型场景表现（以OED词条“serendipity”为例）：

  • V1：直译词源（“造词自霍勒斯·沃波尔”），例句生硬（“幸运的机缘巧合”）；
  • V3：术语精准（保留“coined”直译），但文学性弱；
  • R1：文化转译（“机缘与慧眼交织”），韵律感强（四字短语）。

三、OED词典翻译的模型选型与技术路径

首选方案：V3+R1双模型协作流水线

graph LR
A[原始词条] --> B(V3术语骨架提取)
B --> C[预置术语库过滤]
C --> D(R1语境优化)
D --> E[人工核校]
E --> F[术语库同步]

  1. 阶段分工

    • V3-0324负责：
      • 批量提取词头、发音、词源（专名直译零误差）；
      • 生成直译释义/例句骨架（术语错译率≤1%）。
    • R1-0528负责：
      • 润色例句（如古英语诗歌转译）；
      • 注入文化注释（如“serendipity”译为“意外之喜”契合中文认知）。

  2. 术语控制技术

    • 约束生成：加载UMLS/WordNet术语库，强制模型输出一致性；
    • 正则预提取：用(\w+)\s*=\s*正则式锁定词头，避免误译；
    • 提示词工程：
      角色：OED专业译者
规则：
1. 不翻译词头（如“blitzkrieg”保持原文）
2. 词源部分直译人名/地名
3. 例句用“【】”标注文化注释

替代方案：纯R1-0528+人工干预

  • 适用场景：预算有限、词条文化负载高（如文学类词典）；
  • 优化策略：
    • 启用low-temperature=0.3抑制创造性，提升术语准确性；
    • 配合GalTransl工具自动提取词头生成“不译词典”。

四、实操建议：从winn现状到高效工作流升级

  1. 模型迁移路径

    • 立即停用V1，切换至DeepSeek-V3开源版（本地部署，128K上下文免分块）；
    • 复杂词条调用R1-0528 API（官网价格$0.1/1M tokens，成本可控）。

  2. 质量保障工具链

    工具 功能 适用阶段
    GalTransl 自动化术语提取/缓存管理 译前预处理
    SDL MultiTerm 云端术语库同步 全流程
    EmEditor宏 格式校验（标记丢失检测） 译后质检

  3. 成本优化技巧

    • 简单词条用V3蒸馏模型（如R1-Distill-7B，6G显存可运行）；
    • 错峰调用API：利用DeepSeek闲置时段（UTC 0:00-6:00）费率降40%。

总结：winn的困境源于早期模型与受限API的组合瓶颈。OED级项目需拥抱MoE架构与强化学习新范式——以V3为“骨骼”确保术语精准，以R1为“血肉”注入语言灵性，辅以术语库硬约束，方可在权威性与表现力间取得平衡。目前DeepSeek-V3已开源，建议优先部署本地版，彻底摆脱分块翻译之痛。

问：本地特别是使用普通家用电脑的个人部署deepseek V3/R1-0528模型需要什么配置环境跟条件?有网友认为不太现实，请评论。

在普通家用电脑上部署DeepSeek V3或R1-0528这类千亿级大模型，确实存在显著挑战，但通过合理的模型选择和技术优化，个人用户仍可有限实现。以下是具体分析与实践路径：

:desktop_computer: 一、全量模型部署：家用电脑几乎不可行

DeepSeek-V3/R1-0528 的原始参数规模为 671B（混合专家架构），需满足以下极限条件：

  1. 显存需求
    • 全精度（FP16）需约 1.3TB 显存，量化后（如 8-bit）仍需 300GB+ 显存。
    • 家用显卡（如 RTX 4090 24GB）显存不足 1/10，多卡并联也无法满足（消费级主板不支持 8 卡互联）。
  2. 内存与存储
    • 内存需 512GB+，存储需 300GB+ SSD（仅模型权重）。
    • 普通电脑内存通常 ≤64GB，差距悬殊。
  3. 计算与散热
    • 需 64 核服务器级 CPU + 1000W 电源 + 液冷散热，远超家用机箱承载能力。

:gem_stone: 结论：全量模型需专业数据中心，家用电脑部署“不现实”的观点完全正确。

:white_check_mark: 二、可行方案：蒸馏模型 + 量化优化

通过 小参数量化版本 和 推理框架优化，普通电脑可运行轻量级模型：

1. 模型版本选择（Ollama 官方推荐）

模型 显存需求 最低配置 适用场景
DeepSeek-R1-1.5B 2.6GB (FP16) 4核CPU + 8GB内存 + 无GPU 聊天机器人、简单问答
DeepSeek-R1-7B 14GB (FP16) RTX 3060 (12GB显存) + 16GB内存 文本摘要、基础翻译
DeepSeek-R1-14B 20GB (FP16) RTX 4090 (24GB显存) + 32GB内存 代码生成、逻辑推理

2. 关键技术优化

  • 量化压缩：
    使用 4-bit/8-bit 量化（如 GGUF 格式），显存降至 原大小 25%~50%（例：14B 模型量化后仅需 5-8GB 显存）。
  • 推理框架加速：
    搭配 Ollama + vLLM 或 Text Generation WebUI，支持 CPU/GPU 混合推理，内存不足时可借用硬盘缓存。
  • 分层加载：
    使用 HuggingFace Accelerate 的 device_map="auto"，将模型分块加载至 CPU/GPU/硬盘。

:gear: 三、普通电脑部署实操指南

硬件门槛举例

  • 入门级（1.5B/7B 模型）：
    • CPU：i5/Ryzen 5（4核+）
    • 内存：16GB DDR4
    • 显卡：RTX 3060（12GB 显存）或核显（纯 CPU 模式）
    • 存储：NVMe SSD 500GB
  • 进阶级（14B 模型）：
    • 显卡：RTX 4090（24GB 显存）
    • 内存：32GB DDR5
    • 电源：850W 金牌

软件工具链

  1. 框架选择：Ollama（极简命令行）或 LM Studio（图形界面）。
  2. 模型下载：
    # 通过 Ollama 部署量化版 DeepSeek-R1-7B
ollama run deepseek-r1:7b-q4
  3. 内存不足补救：
    • Windows：开启虚拟内存（SSD 预留 64GB 空间）
    • Linux：使用 swapfile 扩展交换分区。

:balance_scale: 四、“不现实论”的合理性与局限性

:white_check_mark: 合理之处

  • 千亿参数全量模型确实需要超算级硬件，个人用户无法承担。
  • 即使成功加载，推理速度可能极慢（如 7B 模型在 CPU 上生成 100 字需 1 分钟）。

:cross_mark: 局限性

  • 忽略轻量级替代方案：蒸馏模型（如 7B/14B）在文本生成、翻译等任务中性能可达原版 70%。
  • 低估优化技术：量化 + 分层加载可使 32B 模型在 24GB 显存设备运行。

:gem_stone: 总结：理性规划，量力而行

需求场景 推荐方案 硬件成本 性能预期
学习/轻量应用 DeepSeek-R1-7B（4-bit量化） 5千~1万元 满足基础问答、写作
开发/专业任务 DeepSeek-R1-14B（8-bit量化） 1.5万~3万元 支持代码生成、报告撰写
研究/全参数体验 租赁云服务器（A100×8） 100元/小时 原版性能，按需付费

普通用户推荐从 DeepSeek-R1-7B-Q4 起步，配合 Ollama 部署，体验成本低于 5000 元。若追求更高性能，可关注云服务（如硅基流动，¥1.5/小时）。

技术永无绝对不可能，唯在权衡取舍间 —— 在有限资源下，蒸馏模型与量化技术已为个人打开大模型落地之门。

Screenshot_2025_0625_135746
Screenshot_2025_0625_1357461080×19163 2.57 MB

260

确定不是看错了？v1的性能还不如现在的免费模型，deepseek官方就是提供v1也没道理收费啊。

deepseek.com
deepseek.com1383×117 31.2 KB

261

我不是很清楚，官网推荐的，我也仔细看了表里的两种选择。
代码里这么写：
url = “https://api.deepseek.com/v1/chat/completions”

262

这个url调用的是v3-0324。chat代表deepseek-v3-0324；reasoner代表deepseek-r1-0528。官网API貌似不支持调用旧版模型。

263

用api搞翻译不是这么整块整块直接塞进去的，这样也不便编辑吧。应该将每个释义和例句都提取出来，一句一译调用api效果比较好，然后再翻译插入原mdx。只能说看了这么多楼，全是ai和api不太熟悉的人在纸上谈兵。

api性能不如官网是常见的事情，核心最优体验让你在官网用才是有助于商业的行为。

以及deepseek不是性价比之选，自二月结束优惠期涨价300%，性价比是显然不如其他模型的（因为人家自己算力都不够，那时候全网爆火官网几乎不可用一直繁忙），而且deepseek幻觉严重、经常不听提示词，那时候起很多人就弃用deepseek了。选gemini2.5-flash性能更强，规范化输出也比较理想。（不过话又说回来，搞个翻译用小参数量的开源模型或者早期廉价模型也没什么关系，翻译也不需要那么强的能力，看经济能力吧）其实不是最近推出了DeepSeek-R1-0528的话，我感觉这公司AI业务都快落后国内外一截了。
syaoranwe/LLM-Price: 大语言模型服务价格汇总

3 个赞
264

我问过ds，是单句提交好还是整块提交好，回答肯定是整块好。想一下觉得有道理，整块提交能提供上下文，单据不能。你说得对，我也觉得好像回到西晋时代了。

265

整块提交你怎么做到对应关系？数据处理不头疼？西晋时代听不懂。文字越长，ai越不听话，越不会格式化规范化输出，越短越好的。不要对ai的记忆长度抱希望，现在的推理模型说话容易忘的毛病比之前的模型严重。而且api的记忆功能要比官网差很多，我几乎当成不存在。