TranslateGemma es una familia de modelos de traducción de código abierto desarrollados por Google DeepMind, lanzados en enero de 2026. Basados en la arquitectura Gemma 3, estos modelos están diseñados específicamente para traducción mediante un proceso de entrenamiento especializado en dos etapas.
TranslateGemma es la familia de modelos de traducción dedicada de Google DeepMind, no un LLM de propósito general. A diferencia de ChatGPT o Claude que tratan la traducción como una tarea secundaria, TranslateGemma está específicamente optimizado para traducción mediante ajuste fino supervisado con miles de millones de pares de traducción y aprendizaje por refuerzo usando métricas de calidad como MetricX-QE y AutoMQM.
TranslateGemma logra una reducción de errores del 23.5% en el benchmark WMT24++ comparado con los modelos base Gemma. El modelo 12B supera al modelo base Gemma 3 27B más grande usando menos de la mitad de los parámetros, demostrando que el entrenamiento especializado supera el conteo de parámetros brutos para tareas de traducción.
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4 mil millones de parámetros. Inferencia rápida, ideal para traducciones cotidianas. Rendimiento comparable al modelo base 12B.
12 mil millones de parámetros. Mejor equilibrio entre velocidad y calidad. Supera al modelo base Gemma 3 27B. Recomendado para la mayoría de usuarios.
27 mil millones de parámetros. Máxima fidelidad de traducción con 23.5% de reducción de errores. Ideal para textos profesionales, legales, médicos y literarios.
TranslateGemma soporta 55 idiomas principales incluyendo inglés, chino (simplificado y tradicional), japonés, coreano, español, francés, alemán, portugués, ruso, árabe, hindi, italiano, holandés, polaco, turco, vietnamita, tailandés, indonesio y muchos más. Los idiomas con pocos recursos como islandés y suajili muestran una mejora del 25-30% sobre los modelos base.
Traducción IA potente para texto, imágenes y voz
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Traduce entre 55 idiomas incluyendo idiomas raros y con pocos recursos.
Impulsado por TranslateGemma de Google con 23.5% de reducción de errores en benchmarks.
Traduce texto de hasta 5000 caracteres. 1 crédito por cada 1000 caracteres.
Extrae y traduce texto de fotos, menús, señales. 2 créditos por imagen.
Transcribe y traduce archivos de audio. 3 créditos por minuto.
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