从悬赏：自部署小模型对于翻译任务的能力测评继续讨论：
本文的目的是：测评和比较各种自部署小模型的翻译效果
我的电脑配置如下：

CPU: Intel Core i7-14650H
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU(8GB)
内存: 32GB
操作系统: Windows 11
Python版本: 3.14

评测方法

评测指标：根据BLEU、CHRF指标来评测翻译质量
主观评测：有我个人主观的评测标准。
外部LLM打分：使用外部的LLM来对翻译结果进行打分

BLEU指标

Bilingual Evaluation Understudy. 一种自动化的评测机器翻译质量的方法，通过比较机器翻译的输出和一个或多个参考翻译来计算得分。BLEU得分越高，表示机器翻译的质量越好。

CHRF指标

chrF 是一种自动评估指标，通过比较字符序列而不是完整单词，来评估候选文本（例如，机器翻译的输出）与一个或多个参考文本之间的相似度. 它计算了候选文本和参考文本之间的字符n-gram的精确度和召回率，并将它们结合成一个综合得分。chrF得分越高，表示候选文本与参考文本之间的相似度越高。

主观评测
我将采用及格和不及格两级评分标准来进行主观评测，具体标准如下：
及格：翻译结果能表达原文的基本意思且翻译结果无其他的内容
不及格：翻译结果无法表达原文的基本意思，或者翻译结果中包含了原文没有的内容
环境安装
uv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

执行完上述命令后，环境就搭建好了。
程序主入口
程序主入口在run_eval.py文件中，运行该文件即可开始评测。如果模型文件不存在，第一次运行的时候会自动下载模型。默认运行的是全部模型的评测，如果只想评测某个模型，可以使用以下命令：
python run_eval.py --model MODEL_NAME

另外还有其他的命令行参数可以使用，具体可以使用以下命令来查看：
python

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看起來是國外一個小哥開發的，以下使用範例圖片給大家看
使用前：
使用後：

  
      

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