DeepL vs Google Traductor vs ChatGPT: test de traducción
Comparamos Google Traductor, GPT-6.1, Claude, Gemini, DeepSeek y Bielik traduciendo modismos complejos al inglés. Resultados, métricas y precios.
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En un texto de prueba redactado en polaco con expresiones idiomáticas complejas, Google Traductor tradujo de forma literal 7 de los 14 giros difíciles, mientras que los modelos de lenguaje (GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash) cometieron entre cero y un único matiz leve de significado. Los números, importes y fechas fueron resueltos sin fallos por todas las herramientas. DeepL no se incluyó en las mediciones directas porque su API gratuita requiere clave, pero analizamos abajo sus funciones documentadas y precios. Tienes más detalles en la guía sobre DeepL y un análisis más amplio en el mejor traductor de IA.
Cómo se realizó la prueba
Redacté tres párrafos en polaco (143 palabras) que recopilan dificultades habituales: 13 expresiones idiomáticas, importes brutos y netos, porcentajes con coma decimal, una fecha con formato 15.11.2026, una hora y el cargo de la responsable de recursos humanos (un término femenino específico en polaco que carece de equivalente directo de una sola palabra en inglés). El 3 de octubre de 2026, cada herramienta recibió el mismo texto con la orden de traducirlo a un inglés natural:
- Google Traductor: punto de acceso web público y gratuito de Google (sin clave de API), procesado párrafo por párrafo.
- GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash: a través de OpenRouter, con temperatura 0 y la misma instrucción.
- Bielik 11B: modelo en lengua polaca ejecutado localmente en Ollama sobre una tarjeta gráfica RTX 4090.
A continuación se muestra una traducción explicativa al español del texto original que se utilizó en polaco durante la prueba:
El jefe nos prometió la luna: una subida del 15% a partir del 1 de julio de 2026 y una prima de 2.500 unidades de la moneda original polaca brutas. Acabó como de costumbre: a buenas horas, mangas verdes y un mísero 3,5% en octubre. La responsable de recursos humanos se encogió de hombros, y yo dejé de poner al mal tiempo buena cara.
En la reunión con el cliente de Gdansk todo fue sobre ruedas, aunque antes todos estábamos en ascuas. El cliente encargó 1.200 unidades a 49,99 unidades de la moneda original polaca netas con entrega hasta el 15.11.2026. No hay que vender la piel del oso antes de cazarlo, pero si paga a tiempo, cubriremos gastos.
Mi abuelo solía decir que a quien madruga Dios le ayuda, pero él mismo dormía como un tronco hasta las 10:30. Se bebía medio litro de café, leía el periódico deportivo de cabo a rabo y, cuando la abuela le pedía sacar la basura, contestaba que ese no era su asunto. Tiene 87 años y sigue al pie del cañón.
Se evaluaron 20 puntos de control: 14 puntos entre giros idiomáticos y relaciones de referencia (quién es quién) y 6 grupos de cifras y fechas. Cada acierto sumó 1 punto; una pequeña desviación de matiz, 0,5 puntos; y una traducción literal, errónea u omitida, 0 puntos.
Resultados de la comparativa
| Sentido del fragmento polaco (traducción orientativa al español) | Google Traductor | GPT-6.1 Sol | Claude Sonnet 5.5 | Gemini 3.8 Flash | DeepSeek V4.1 | Bielik 11B |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Promesas vanas | pears on willow ✗ | the moon ✓ | the moon ✓ | pie in the sky ✓ | the moon ✓ | grapes on the trees ✗ |
| Demasiado tarde | mustard after dinner ✗ | too little, too late ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| La responsable de personal se encogió de hombros | the staff threw up their hands ✗ | the HR officer ✓ | the HR woman ✓ | the HR lady ✓ | HR ✓ | the HR manager ✓ |
| Al mal tiempo, buena cara | a good face for a bad game ✗ | a brave face ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | stopped pretending ✓ |
| Sobre ruedas | smoothly ✓ | like clockwork ✓ | without a hitch ✓ | ✓ | ✓ | smoothly ✓ |
| En ascuas | on tenterhooks ✓ | on edge ✓ | on pins and needles ✓ | ✓ | ✓ | on edge ✓ |
| Vender la piel del oso antes de cazarlo | splitting the skin of a bear ✗ | count our chickens ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Saldremos sin pérdidas | break even ✓ | break even ✓ | come out ahead ½ | come out ahead ½ | break even ✓ | be in the black ½ |
| A quien madruga… | God gives to those who get up in the morning ✗ | the early bird catches the worm ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Durmió como un tronco | slept like the dead ✓ | like a log ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | omitido ✗ |
| De cabo a rabo | from cover to cover ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| No es lo suyo | not his cup of tea ✓ | wasn’t his thing ✓ | ✓ | ✓ | wasn’t his job ✗ | wasn’t his department ½ |
| Se mantiene al tanto | finger on the pulse ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| La abuela del narrador | his grandmother ✗ | Grandma ✓ | my grandmother ✓ | Grandma ✓ | Grandma ✓ | my grandmother ✓ |
| 6 grupos de cifras y fechas | 6/6 | 6/6 | 6/6 | 6/6 | 6/6 | 6/6 |
| Total (sobre 20) | 13 | 20 | 19,5 | 19,5 | 19 | 17 |
| Tiempo | 3,6 s | 9,5 s | 3,8 s | 11,6 s | 18,3 s | 335 s* |
| Coste aproximado | 0 | aprox. 0,0038 EUR (0,0043 USD) | aprox. 0,0038 EUR (0,0042 USD) | aprox. 0,0075 EUR (0,0084 USD) | aprox. 0,0014 EUR (0,0016 USD) | 0 |
* Bielik se ejecutó en una tarjeta gráfica compartida en ese instante con otra tarea, por lo que su tiempo de respuesta resultó más elevado. Todas las llamadas mediante OpenRouter sumaron conjuntamente unos 0,0165 EUR (0,0185 USD). Los importes en euros son estimaciones calculadas según el tipo de cambio del Banco Central Europeo de 1 EUR = 1,1181 USD a fecha 12/10/2026 (fuente: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml).
Conclusiones principales
Los números ya no suponen un problema
Atrás quedaron los fallos frecuentes en los que los traductores automáticos conservaban signos de puntuación inadecuados en decimales o separadores de miles. En este test, todas las herramientas trasladaron con precisión términos como «2,500 unidades de la moneda polaca original brutas», «3.5%», «1,200 unidades», «49.99 unidades de la moneda polaca original netas» y «15 de noviembre de 2026» (Claude optó por «15 de noviembre de 2026», propio del formato británico). GPT-6.1 Sol añadió además la aclaración «cada una, impuestos no incluidos», lo que aporta mayor claridad a un lector angloparlante.
Los modismos marcan las diferencias
Google Traductor tiende a trasladar ciertas frases hechas palabra por palabra. Aunque un lector en inglés pueda deducir expresiones como «God gives to those who get up in the morning», opciones literales como «pears on willow» o «mustard after dinner» carecen de sentido. En cambio, los modelos de lenguaje localizan la equivalencia funcional adecuada en el idioma de destino.
La resolución de referencias en contexto
Uno de los errores más llamativos de Google Traductor fue atribuir el parentesco de la abuela al propio abuelo («his grandmother»), en lugar de vincularlo al narrador. Al procesar el texto frase por frase de manera aislada, no infiere quién cuenta la historia. Los modelos lingüísticos procesan la totalidad del contenido simultáneamente y evitan este error. Lo mismo ocurrió con la responsable de recursos humanos, que Google convirtió en «the staff», aludiendo incorrectamente a toda la plantilla.
Modelos locales y traducción
Bielik 11B demostró comprender el texto en polaco, pero su generación en inglés fue menos precisa que la de los modelos punteros, inventando frases inexistentes como «grapes on the trees» y omitiendo por completo el modismo relativo a dormir profundamente. Un único test breve no permite concluir una comprensión absoluta de una lengua; puedes consultar pruebas más extensas en nuestra comparativa sobre modelos de IA locales y el análisis específico sobre Bielik.
Comparativa de funciones: DeepL, Google y asistentes de IA
| Característica | DeepL | Google Traductor | ChatGPT, Claude, Gemini |
|---|---|---|---|
| Precio | Versión gratuita; planes de pago desde 7,49 EUR al mes (facturación anual) | Gratuito | Versiones gratuitas con límites; suscripciones desde aprox. 17,89 EUR (20 USD; cambio BCE a 12/10/2026) |
| Número de idiomas | 114 | Más de 240 | Decenas de idiomas |
| Traducción de archivos manteniendo formato | DOCX, PPTX, XLSX, PDF | Documentos desde el navegador | Suele perder el formato original |
| Glosario personalizado | Sí, incluido 1 glosario en el plan gratuito | Disponible en su API de pago en Google Cloud | Mediante instrucciones personalizadas en el prompt |
| Control de tono y estilo | Tratamiento formal e informal, directrices de estilo | No disponible | Totalmente configurable por instrucciones |
| Corrección de textos | DeepL Write (disponible en idiomas seleccionados) | No disponible | Sí, en múltiples idiomas |
| Privacidad de datos | Los planes de pago garantizan no entrenar modelos con tus textos | Varía según el producto y términos | Varía según el plan y ajustes de privacidad |
Cuándo conviene utilizar cada opción
- Textos con lenguaje coloquial, correos comerciales o publicaciones: un asistente de IA mediante una instrucción clara que especifique el perfil del receptor y las pautas estilísticas.
- Documentos ofimáticos manteniendo la maquetación: DeepL junto con el uso de glosarios.
- Comprensión rápida de páginas web o idiomas poco frecuentes: Google Traductor.
- Documentación confidencial: planes de pago de DeepL con cláusula de no entrenamiento o modelos ejecutados en local.
Una instrucción tipo para traducir mediante chat puede formularse así (adaptación al español de la instrucción utilizada en la prueba original): «Traduce a inglés británico natural. Sustituye los modismos por equivalentes en inglés con el mismo significado, evitando traducciones literales. Mantén los importes en su moneda original. No añadas contenido extra. Respeta la estructura de párrafos.» Puedes profundizar en esta metodología en los artículos sobre IA para traducción y cómo traducir textos con IA.
Límites de la prueba
- Se analizó un único texto en una dirección concreta (del polaco al inglés). Traducir en sentido inverso o entre otros pares lingüísticos puede arrojar resultados distintos.
- DeepL no formó parte del benchmark cuantitativo: su API gratuita precisa registro previo con clave y se descartó la prueba manual por interfaz web.
- La ponderación de matices incluye criterio editorial; por ejemplo, si traducir cubrir costes como «come out ahead» supone un error o un matiz menor.
- Los modelos de IA presentan variabilidad; aun fijando la temperatura en 0, las salidas pueden registrar pequeñas variaciones entre ejecuciones.
Preguntas frecuentes
¿Qué herramienta traduce mejor según el caso?
Para textos complejos o ricos en modismos, los modelos lingüísticos avanzados ofrecen mayor naturalidad contextual, mientras que Google Traductor destaca por su soporte de más de 240 idiomas y su accesibilidad inmediata. En este test específico sobre modismos polacos, Google tradujo literalmente la mitad de las expresiones complejas analizadas.
¿Es mejor utilizar ChatGPT o herramientas dedicadas como DeepL?
Depende de la tarea. Un modelo conversacional permite definir audiencias, tonos y restricciones mediante instrucciones detalladas, mientras que DeepL cuenta con funciones específicas de gestión documental, preservación de formato y glosarios terminológicos integrados.
¿Es completamente gratuito Google Traductor?
Sí, su uso a través de la web y aplicaciones móviles es totalmente gratuito. El acceso mediante su API en Google Cloud sí tiene coste y se factura en función del volumen de caracteres procesados.
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Prueba llevada a cabo el 3 de octubre de 2026. Precios y documentación comprobados según las siguientes fuentes oficiales:
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