文学翻译

这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。

基本信息

  • 用例名称：文学翻译
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：翻译
  • 参与评测的模型数：229 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名资深文学翻译专家，擅长英汉双语互译，尤其精通谚语、习语的跨文化对等转换。 回答要求： 1. 首先给出该英文谚语的字面直译，帮助理解原文字面含义。 2. 然后给出符合中文语言习惯的对等表达（成语、谚语或惯用语），并说明选择理由。 3. 简要解释该谚语的实际含义与使用场景，体现对非字面含义的理解。 4. 语言简洁清晰，避免过度学术化，适合入门级读者理解。

用户提示词（User Prompt）

请翻译以下英文谚语，并完成下列任务： **原文：** 「The early bird catches the worm.」 **任务要求：** 1. 给出该谚语的**字面直译**（逐词对应翻译）。 2. 给出**至少一个**符合中文习惯的**对等表达**（如成语、中文谚语或惯用语），并简要说明为何选择该表达。 3. 用1-2句话解释这句谚语的**实际含义**（即非字面的引申义）及其常见使用场景。

各模型评测结果

  1. 第 1：Gemini 3.5 Flash，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：Qwen 3.7 Max，得分 95.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：deepseek-v4-pro，得分 95.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：Claude Opus 4.6，得分 94.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：mimo-v2-omni，得分 94.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：step-3.7-flash，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：Gpt 5.5，得分 93.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 93.57 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：GLM-5v-turbo，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：kimi-k2.6，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：qwen3-max，得分 93.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：GLM-5.1，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：Tencent: Hy3 preview (free)，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：qwen3.5-omni-plus，得分 92.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：qwen3-coder-plus，得分 92.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：mimo-v2-pro，得分 92.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：kimi-k2.5，得分 92.33 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：mimo-v2.5-pro，得分 92.33 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：Claude Opus 4 7，得分 92.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：qwen3.5-plus-2026-02-15，得分 91.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：MiniMax-M2.1，得分 91.86 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：deepseek-v3.2，得分 91.73 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 91.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：deepseek-v4-flash，得分 91.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：qwen3.6-plus-preview，得分 91.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：kimi-k2-thinking-turbo，得分 91.23 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：OpenAI: GPT-5.4，得分 90.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：doubao-seed-1-8，得分 90.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：glm-5-turbo，得分 90.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：glm-5，得分 90.73 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：glm-4.7，得分 90.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：doubao-seed-2-0-code，得分 89.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：qwen3-235b-a22b，得分 89.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 89.72 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 89.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 88.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：qwen3-14b，得分 88.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：MiniMax-M2.5，得分 88.57 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：qwen3.5-omni-flash，得分 88.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 88.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：qwen3-coder-next，得分 88.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 88.13 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：qwen3.5-flash，得分 88.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：mimo-v2-flash，得分 88.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：GPT-5.2，得分 88.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：qwen3.5-27b，得分 87.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：doubao-seed-2-0-mini，得分 87.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：glm-4.5-air，得分 87.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：qwen3-8b，得分 87.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：Grok 4，得分 87.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：qwen3.5-35b-a3b，得分 87.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 86.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：mimo-v2.5，得分 86.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：Google: Gemma 4 31B，得分 86.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：qwen3-coder-flash，得分 84.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 84.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  59. 第 59：qwen3-4b，得分 84.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  60. 第 60：MiniMax-M2.7，得分 83.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  61. 第 61：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 83.57 分 — 查看该模型的详细评测结果
  62. 第 62：doubao-seed-1-6-flash，得分 83.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  63. 第 63：hunyuan-pro，得分 81.27 分 — 查看该模型的详细评测结果
  64. 第 64：hunyuan-turbo，得分 81.03 分 — 查看该模型的详细评测结果
  65. 第 65：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 80.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  66. 第 66：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 79.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  67. 第 67：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 79.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  68. 第 68：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 77.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  69. 第 69：doubao-seed-1-6，得分 76.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  70. 第 70：Elephant，得分 74.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  71. 第 71：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 70.87 分 — 查看该模型的详细评测结果
  72. 第 72：hunyuan-large，得分 67.53 分 — 查看该模型的详细评测结果
  73. 第 73：Mistral: Mistral Nemo，得分 67.03 分 — 查看该模型的详细评测结果
  74. 第 74：doubao-seed-2-0-lite，得分 64.22 分 — 查看该模型的详细评测结果
  75. 第 75：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 63.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  76. 第 76：qwen3-0.6b，得分 63.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  77. 第 77：doubao-seed-2-0-pro，得分 58.33 分 — 查看该模型的详细评测结果
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