需采用结构化、可复现的对比方法：一、构建标准化测试语料集；二、启用多模型并行推理比对；三、实施三层维度人工校验；四、运行自动化bleu+chrf混合评分。
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如果您希望评估通义千问在不同语言对之间的翻译质量差异，或在同一语言对下比较多个模型/参数设置的输出效果，则需采用结构化、可复现的对比方法。以下是开展翻译对比的具体操作路径：
一、构建标准化测试语料集
统一语料是确保对比结果可信的前提。使用固定长度、覆盖多种句式和领域类型的文本，可排除输入波动带来的干扰。
1、选取5类典型文本：日常对话句、技术术语短语、文学性长句、法律条文片段、社交媒体短文本。
2、每类文本准备中英双语对照初稿，确保源语句无歧义且目标语句为人工精校基准译文。
3、将源语句按语言对分组保存为独立文件，例如“zh-en_test.txt”“ja-fr_test.txt”，文件内每行一条句子。
4、记录每条句子的字段标签，如[领域]科技、[难度]高、[长度]≤20词，便于后续分层统计。
二、启用多模型并行推理比对
通过同一输入触发多个模型实例，获取同步输出，避免时间变量影响响应一致性。
1、在CSDN星图平台部署Qwen2.5-7B-Instruct与Qwen3-14B两个镜像实例，配置相同GPU型号（如A10）及量化精度（FP8）。
2、使用Python脚本调用二者API，构造相同payload：包含相同system prompt（如“你是一名专业翻译，保持术语一致、语序自然”）、相同temperature=0.3、max_tokens=512。
3、对每条测试句发起并发请求，捕获原始JSON响应，提取“response”字段内容并保存为带模型标识的输出文件。
4、自动为每组输出添加时间戳与请求ID，确保可追溯性。
三、实施三层维度人工校验
引入语言专家对机器译文进行分级标注，从表层到深层逐级验证准确性。
1、第一层：术语一致性检查——核对专有名词、品牌名、计量单位是否与基准译文完全匹配。
2、第二层：语法合规性判断——识别主谓一致、时态逻辑、敬语层级等是否符合目标语规范。
3、第三层：语用适配度评估——判断译文是否契合原文语境，例如广告语是否保留感染力、技术文档是否维持严谨性。
4、每位校验员独立打分（1–5分），取三人平均值作为该句最终得分，差值＞1.5分则启动仲裁流程。
四、运行自动化BLEU+CHRF混合评分
在人工校验前，先通过指标快速筛出明显偏差样本，提升整体效率。
1、安装sacrebleu与chrf++工具包，确保支持多语言tokenization（如针对日语启用japanesetokenizer）。
2、对每条机器译文与人工基准译文执行命令：sacrebleu -t wmt21 -l zh-en --score-only
3、同步运行chrf++ --reference reference.txt --hypothesis output.txt --num-workers 4。
4、将BLEU值与CHRF得分归一化至0–100区间，生成双坐标散点图，离群点即为需重点复核条目。
五、执行术语干预对照实验
验证模型对关键术语的可控能力，是衡量专业翻译可靠性的核心手段。
1、从测试语料中抽取含3个以上专业术语的句子，如“区块链节点采用PBFT共识机制”。
2、准备术语表JSON文件，定义“区块链→blockchain”“PBFT→Practical Byzantine Fault Tolerance”等强制映射关系。
3、在Qwen2.5 Web UI中启用“术语锁定”开关，上传该术语表，再次提交原句。
4、对比开启/关闭术语干预下的两版输出，检查所有指定术语是否100%按表替换，且上下文语法未受损。
