这个是我从一段英文视频字幕中截取的一句话：
You don't have full asset transaction sort of semantics there.
【DeepSeek】
增加多一点上下文：
翻译：Basically, you can update one record, whether that's a document or a row or a key value pair in a typical NoSQL database. You don't have full asset transaction sort of semantics there. So there's sort of a problem.
transaction此处被翻译为“”交易”，引导下它。
【ChatGPT】
【通义千问】
使用了通义千问-Plus模型跟DeepSeek一样的结果，切换为Long/Max模型则可以接近原意。
DeepSeek通过引导有点接近了，不过还是不能正确翻译。
ChatGPT（免费版）能识别可能存在的错误信息，并且能正常翻译！
通义千问要更强的模型才能翻译正确，但是没有识别到可能存在错误的信息。
综上，ChatGPT比较完美的翻译！可能也是因为ChatGPT主要用英文语料训练有优势吧？
所以个人觉得翻译场景下排名 ：ChatGPT > 通义千问 > DeepSeek。
不过，每个模型都有自己的优势，并不能直接说某个模型就一定差，比如DeepSeek的优势也非常明显（技术创新、性能卓越、成本效益等），希望我们能找到适合自己的模型来帮助我们完成任务，提高效率。
