OpenAI запустила ChatGPT Translate — новый веб-инструмент для перевода текста, ориентированный на конкуренцию с Google Translate. Интерфейс напоминает классические переводчики: поле ввода, поле вывода и выпадающие списки языков. Сервис позиционирует себя как решение, учитывающее тон, идиомы и контекст, с возможностью настройки стиля перевода.
Основные возможности
ChatGPT Translate заявляет поддержку свыше 50 языков с автоматическим определением источника, переводом текста в реальном времени и пресетами для формального, академического или упрощенного тона. Пользователи отмечают более высокую скорость обработки по сравнению с основным чатботом ChatGPT, где короткие фразы переводятся менее чем за 5 секунд. Инструмент использует модели вроде GPT-5.2 для генерации естественных переводов, особенно сильных в идиоматических выражениях.
Текущие ограничения
На старте отсутствует загрузка изображений, голосовой ввод и оффлайн-режим, а в интерфейсе видно только около 28 языков вместо обещанных 50. Тестирования показывают сбои: иногда вместо перевода выдаются ответы как в чатботе, особенно на сложные или длинные запросы. Нет отдельного приложения, что ограничивает мобильное использование без интернета.
Сравнение с конкурентами
В отличие от Google Translate с его приложением, реал-тайм аудио и обучением языкам, ChatGPT Translate фокусируется на контекстной точности, но уступает в надежности для редких языков и специализированных текстов вроде юридических. Google лучше справляется с прямолинейными переводами и объемами, в то время как OpenAI выигрывает в нюансах сленга, но рискует неточностями из-за генеративной природы. Для IT-специалистов это сигнал к интеграции API ChatGPT в кастомные инструменты разработки, где контекст критичен.
Перспективы развития
Запуск без анонса указывает на бета-стадию с планами расширения, включая голос и изображения. OpenAI может захватить нишу тонких переводов для разработчиков и бизнеса, но для повседневного использования Google Translate остается стандартом из-за зрелости. Рекомендуется тестировать на реальных задачах в Android/iOS экосистемах для оценки в мобильной разработке.
