AI nào dịch Anh–Việt tốt nhất? Chưa có quán quân độc lập

Nếu chưa trả lời các câu hỏi này, một bảng xếp hạng chung rất dễ gây hiểu nhầm.

Bằng chứng hiện có nói gì?

FLORES: nền tảng đánh giá, không phải bảng xếp hạng sản phẩm

Meta mô tả FLORES là benchmark dataset cho dịch máy giữa tiếng Anh và các ngôn ngữ ít tài nguyên, với mục tiêu đưa ra một benchmark thực tế cùng quy trình đánh giá công bằng và nghiêm ngặt cho dịch máy đa ngôn ngữ.^[1]

Điều này làm FLORES có giá trị khi xây dựng bộ kiểm thử hoặc đọc kết quả benchmark. Nhưng riêng trang FLORES không phải một bảng xếp hạng độc lập cho Google Translate, DeepL, ChatGPT hay các API dịch ở cặp English↔Vietnamese.^[1] Nói ngắn gọn: FLORES giúp hiểu cách đánh giá, nhưng không tự trả lời câu hỏi “nên dùng AI nào hôm nay?”.

TranslatePlus: có số liệu English→Vietnamese, nhưng là benchmark tự công bố

Benchmark 2026 của TranslatePlus cho biết họ so sánh TranslatePlus với DeepL, Google Translate và Microsoft Azure Translator, sử dụng dataset FLORES cùng các chỉ số BLEU và COMET.^[3] Nguồn này mô tả BLEU thiên về độ chính xác từ vựng, còn COMET phản ánh chất lượng ngữ nghĩa.^[3]

Trong dữ liệu được nêu, cặp English→Vietnamese đạt BLEU 42.38 và COMET 0.910.^[3] Đây là một điểm tham khảo đáng chú ý, nhưng có ba giới hạn quan trọng:

1. Đây là benchmark do chính một nhà cung cấp công bố, không phải đánh giá độc lập.
2. Con số được nêu cho English→Vietnamese, nên không tự động chứng minh chất lượng ở chiều Vietnamese→English.^[3]
3. Một điểm benchmark không thể đại diện cho mọi loại nội dung như pháp lý, y tế, kỹ thuật, marketing hay hội thoại hằng ngày.

Vì vậy, nguồn này hữu ích để tham khảo, nhưng không đủ để phong công cụ nào là “tốt nhất” cho toàn bộ nhu cầu Anh–Việt.

DeepL: tuyên bố mạnh, nhưng vẫn là tuyên bố của nhà cung cấp

DeepL tự giới thiệu trên trang sản phẩm là “the world’s most accurate translator”.^[2] Đây là một tuyên bố sản phẩm đáng chú ý từ một nhà cung cấp lớn, nhưng không phải kiểm chứng độc lập riêng cho cặp Anh–Việt. Khi chọn công cụ cho công việc thật, nên xem tuyên bố này như tín hiệu để đưa vào danh sách thử nghiệm, không phải kết luận cuối cùng.

Google Translate, ChatGPT và các so sánh tổng quát

Một nguồn khác đặt vấn đề so sánh Google Translate, DeepL và ChatGPT về độ chính xác dịch máy năm 2026, có nhắc đến benchmark và BLEU.^[4] Tuy nhiên, từ thông tin nguồn được cung cấp, chưa có cơ sở đủ rõ để kết luận riêng cho cặp English↔Vietnamese bằng một bảng điểm độc lập, trực tiếp và cập nhật.^[4]

Điểm quan trọng là: Google Translate, DeepL, ChatGPT, Microsoft/Azure Translator hoặc các API dịch chuyên dụng đều có thể là ứng viên đáng thử. Nhưng tên tuổi sản phẩm không thay thế được kiểm thử trên văn bản thật của bạn.

Cách chọn AI dịch Anh–Việt đáng tin hơn một bảng xếp hạng chung

Cách thực tế nhất là tự chạy một bài test nhỏ. Bạn không cần một nghiên cứu lớn; chỉ cần một bộ câu đại diện, vài công cụ ứng viên và tiêu chí chấm nhất quán.

1. Tạo bộ test 20–30 câu từ chính nội dung của bạn

Đừng chỉ dùng câu mẫu đơn giản. Hãy lấy câu thật từ loại nội dung bạn sẽ dịch, gồm:

• Câu ngắn và câu dài.
• Câu có phủ định, điều kiện, số liệu và tên riêng.
• Câu có thuật ngữ chuyên ngành.
• Câu có thành ngữ hoặc cách nói tự nhiên.
• Câu cần giữ đúng giọng văn: trang trọng, thân mật, marketing, học thuật hoặc pháp lý.

Nếu bạn dịch cả hai chiều, hãy tạo hai bộ riêng: English→Vietnamese và Vietnamese→English. Đừng lấy kết quả của một chiều để đại diện cho chiều còn lại.

2. Dịch mù bằng các công cụ bạn thật sự cân nhắc

Hãy chọn 3–5 ứng viên phù hợp với quy trình của bạn, chẳng hạn Google Translate, DeepL, ChatGPT, Microsoft/Azure Translator hoặc một API dịch chuyên dụng được nhắc trong các so sánh hiện có.^[3][4]

Sau đó, ẩn tên công cụ trước khi chấm. Việc chấm mù giúp giảm thiên kiến do thương hiệu, giao diện hoặc kỳ vọng ban đầu.

3. Chấm theo bốn tiêu chí chính

Với tài liệu rủi ro cao như hợp đồng, y tế, tài chính, kỹ thuật hoặc nội dung xuất bản chính thức, nên thêm bước rà soát của người có chuyên môn.

Cách đọc kết quả test

Nếu một công cụ dịch rất mượt nhưng thường thêm hoặc bỏ ý, đó là rủi ro lớn cho tài liệu cần độ chính xác. Nếu một công cụ giữ nghĩa tốt nhưng câu còn cứng, nó có thể phù hợp để tạo bản nháp rồi biên tập lại. Nếu lỗi chủ yếu nằm ở thuật ngữ, hãy thử glossary, prompt hướng dẫn thuật ngữ hoặc quy trình hậu biên tập.

Cách chọn nên bám vào mục đích sử dụng:

• Dịch nhanh để hiểu ý chính: ưu tiên tốc độ và độ đúng nghĩa tổng quát.
• Dịch để xuất bản: ưu tiên độ tự nhiên, giọng văn và rà soát biên tập.
• Dịch tài liệu chuyên môn: ưu tiên thuật ngữ, tính nhất quán và kiểm tra bởi người am hiểu lĩnh vực.
• Dịch bằng API ở quy mô lớn: ngoài chất lượng, cần cân nhắc chi phí, độ trễ, bảo mật và khả năng tích hợp.

Kết luận: công cụ thắng trên văn bản thật mới là công cụ tốt nhất cho bạn

Trong các nguồn được kiểm, chưa có bằng chứng độc lập đủ mạnh để khẳng định một AI duy nhất dịch Anh–Việt tốt nhất. FLORES là nền tảng benchmark quan trọng cho đánh giá dịch máy đa ngôn ngữ,^[1] benchmark của TranslatePlus cung cấp một số điểm tham khảo cho English→Vietnamese,^[3] còn tuyên bố của DeepL là tuyên bố sản phẩm chứ không phải kiểm chứng độc lập riêng cho Anh–Việt.^[2]

Nếu cần quyết định ngay, đừng chọn theo khẩu hiệu. Hãy chạy test mù 20–30 câu thuộc đúng lĩnh vực của bạn. Công cụ đạt điểm cao nhất trên văn bản thật, ở đúng chiều dịch và đúng tiêu chí rủi ro của bạn, mới là lựa chọn đáng tin nhất.