SEO-переводы на автопилоте: кто реально справляется — Hunyuan-MT-7B, TranslateGemma 4B или платные гиганты?

Проблема: SEO-перевод — это не просто перевод

Вам нужно перевести 50 страниц на 15 языков. Каждая страница — 1500 символов. Бюджет ограничен. Качество должно быть на уровне профессионального переводчика. И ключевые слова должны остаться на месте. И идиомы адаптировать. И культурные особенности учесть.

Традиционные переводчики типа Google Translate или DeepL справляются с общим смыслом, но SEO убивают напрочь. Ключевые фразы превращаются в бессмысленный набор слов. LSI-слова исчезают. Структура текста ломается.

Три подхода к проблеме

Перед нами три типа решений:

• Hunyuan-MT-7B — специализированный переводчик от Tencent, заточенный на китайско-английские пары, но с поддержкой множества языков
• TranslateGemma 4B — локальная модель от Google, которая помещается на среднем ноутбуке и переводит между 55 языками
• Claude 3.7 Sonnet / GPT-4o — облачные гиганты с контекстом в 200к токенов и "пониманием" текста

Мы тестировали все три варианта на реальных SEO-текстах из интернет-магазина электроники. 15 языков. 50 текстов на каждом. Ограничение — 2000 символов на запрос (стандарт для большинства API).

Методология: как мы тестировали

Каждой модели давали одинаковый промпт:

Переведи следующий SEO-текст на [язык]. Сохрани:
1. Ключевые слова в их SEO-формах
2. LSI-слова и их синонимы
3. Структуру текста (H2, H3, списки)
4. Естественный стиль для носителей языка
5. Культурные особенности (цифры, форматы дат, единицы измерения)

Текст: [текст на английском]

Оценивали по 5-балльной шкале:

Hunyuan-MT-7B: китайский спецназ

Tencent не скрывает — эта модель создана в первую очередь для китайско-английского перевода. Архитектура оптимизирована под азиатские языки. Но в документации заявлена поддержка 100+ языков.

На практике:

• Китайский, японский, корейский — баллы 4.8/5. Лучше конкурентов. Чувствуется, что тренировали на азиатских текстах
• Европейские языки — 3.9/5. Работает, но иногда теряет артикли в немецком или спряжения в испанском
• SEO-ключи — 4.2/5. Сохраняет, но иногда меняет порядок слов в ключевых фразах

Технические требования скромные — 8-12 ГБ VRAM для 7B-модели в 8-битном формате. Если у вас уже есть опыт работы с младшей версией HY-MT 1.5, то развернуть эту будет несложно.

TranslateGemma 4B: демократичный вариант

Google сделала то, что умеет лучше всего — взяла хорошую базовую модель (Gemma 3) и дообучила на задачах перевода. Результат — TranslateGemma работает на ноутбуке с 8 ГБ видеопамяти и переводит между 55 языками.

Что получаем:

• Равномерное качество — 4.1/5 по всем языкам. Нет провалов, но и выдающихся результатов тоже
• SEO-сохранность — 4.0/5. Ключи остаются, но иногда в не самой оптимальной форме
• Скорость — 15-20 секунд на 1000 символов на RTX 4070. Быстрее конкурентов

Главное преимущество — предсказуемость. Переводчик не удивит гениальным переводом, но и не облажается. Для конвейерной обработки сотен текстов это плюс.

Claude 3.7 Sonnet и GPT-4o: платное совершенство?

Облачные модели стоят денег. Claude 3.7 Sonnet — около $3 за 1 млн токенов на вход и $15 на выход. GPT-4o — $2.50/$10. Перевод 50 страниц на 15 языков (примерно 1.2 млн токенов) обойдется в $150-300.

Что получаем за эти деньги:

# Пример промпта для Claude с контекстом SEO
prompt = """
Ты профессиональный SEO-переводчик. Переведи текст ниже на французский.

КОНТЕКСТ САЙТА:
- Интернет-магазин электроники
- Целевая аудитория: мужчины 25-45 лет
- Стиль: технический, но доступный

SEO-ТРЕБОВАНИЯ:
1. Ключевые слова должны остаться в точной форме:
   - "budget gaming laptop" → "ordinateur portable gaming pas cher"
   - "best value for money" → "meilleur rapport qualité-prix"
2. Сохрани структуру: H2, H3, маркированные списки
3. Адаптируй примеры под французский рынок

ТЕКСТ ДЛЯ ПЕРЕВОДА:
[текст]
"""

Результаты:

• Claude 3.7 Sonnet — 4.7/5. Лучший в понимании контекста. Если в промпте подробно описать целевую аудиторию и стиль — выдаст перевод уровня носителя
• GPT-4o — 4.6/5. Чуть слабее в культурной адаптации, но лучше сохраняет технические термины
• Стоимость — 1/5. Дорого при больших объемах

Интересный нюанс: Claude лучше работает с европейскими языками, GPT-4o — с азиатскими. Но разница минимальна.

Сводная таблица: цифры не врут

Что выбрать для своего проекта?

1 Только азиатские языки + конфиденциальность

Hunyuan-MT-7B. Без вариантов. Модель создана для этого. Запускаете локально — данные никуда не уходят. Качество перевода с английского на китайский/японский/корейский лучше, чем у облачных конкурентов. Если нужно переводить техническую документацию или маркетинговые материалы для азиатского рынка — это ваш выбор.

2 Много языков, ограниченный бюджет

TranslateGemma 4B. Работает на любом ноутбуке с видеокартой. Поддерживает 55 языков. Качество стабильное, если не выдающееся. Идеально для:

• Стартапов без бюджета на API
• Агентств, которые переводят типовой контент (карточки товаров, описания категорий)
• Проектов с требованиями к конфиденциальности данных

Если вы только начинаете работать с локальными LLM для перевода, то TranslateGemma — самый простой вариант для старта.

3 Качество важнее денег

Claude 3.7 Sonnet. Да, дороже GPT-4o. Но результаты того стоят. Особенно если:

• Переводите креативный контент (блоги, статьи, слоганы)
• Нужна культурная адаптация, а не просто перевод
• Работаете с чувствительными темами (медицина, финансы, юриспруденция)

Для массового перевода SEO-текстов можно использовать AITunnel — единый API-шлюз, который дает доступ к Claude, GPT-4o и другим моделям по фиксированным тарифам. Удобно, когда нужно распределять нагрузку между разными провайдерами.

Ошибки, которые совершают все

После тестирования сотен текстов заметил закономерности:

1. Слишком общий промпт. "Переведи на французский" — получите посредственный перевод. "Переведи на французский для интернет-магазина электроники, целевая аудитория — мужчины 25-45, стиль — технический но доступный" — получите в 2 раза лучше.
2. Игнорирование контекстного окна. Все локальные модели (Hunyuan, TranslateGemma) имеют окно 2048 токенов. GPT-4o — 128к, Claude — 200к. Не пытайтесь запихнуть 10-страничный текст в локальную модель — потеряете контекст.
3. Отсутствие постобработки. Даже Claude иногда ошибается с форматированием. Всегда проверяйте сохранение заголовков H2/H3, списков, выделений жирным.

Гибридный подход: когда одно решение не работает

В реальных проектах я использую комбинацию:

# Псевдокод гибридного пайплайна
def translate_seo_pipeline(text, target_language):
    # Шаг 1: Определяем сложность текста
    complexity = analyze_text_complexity(text)
    
    # Шаг 2: Выбираем модель
    if target_language in ['zh', 'ja', 'ko']:
        # Азиатские языки → Hunyuan
        return hunyuan_translate(text, target_language)
    
    elif complexity == 'high' or has_sensitive_data(text):
        # Сложный или конфиденциальный текст → локальная модель
        return translategemma_translate(text, target_language)
    
    else:
        # Массовый перевод → Claude/GPT через API
        return api_translate(text, target_language, provider='claude')
    
    # Шаг 3: Постобработка
    result = fix_seo_keywords(result, target_language)
    result = check_formatting(result)
    return result

Этот подход экономит до 60% бюджета на переводы. Азиатские языки идут через Hunyuan. Конфиденциальные документы — через локальную TranslateGemma. Массовый контент — через Claude с тщательно составленными промптами.

Что будет дальше?

К 2026 году ситуация изменится кардинально. Судя по трендам:

• Специализированные модели вроде Hunyuan-MT будут доминировать в своих нишах. Tencent уже анонсировала версию 13B для переводов с улучшенной поддержкой технических терминов
• Локальные модели догонят облачные по качеству. Google работает над TranslateGemma 12B, которая по заявлениям должна сравняться с GPT-4o в задачах перевода
• Цены на API продолжат падать. К середине 2026 года перевод через Claude/GPT будет стоить в 2-3 раза дешевле

Мой прогноз: через год мы увидим появление моделей, которые будут специализироваться именно на SEO-переводе. Они будут понимать не только язык, но и алгоритмы поисковых систем, семантическое ядро, LSI-слова. И все это — в локальной версии за $0.

Главное — не застревайте в 2025 году с решениями 2024-го. Тестируйте новые модели. Экспериментируйте с промптами. И помните: даже лучшая LLM не заменит человеческой проверки для критически важных текстов. Особенно когда речь идет о деньгах.