基于MQM2.0框架的译文质量量化对比研究
—— 以国内大语言模型为例

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Abstract

本研究基于 MQM 2.0（翻译多维质量评估）框架，以《中国农业科学》100篇中文摘要为语料，量化评估DeepSeek-R1、Qwen2.5-Max、GLM4-Plus三款国内大语言模型（LLMs）的农业科技文本英译质量。研究采用非参数统计方法，聚焦术语、准确性、语言惯例、风格四大维度。结果显示：三款模型均满足 “专业信息传递” 需求，但术语、准确性、风格维度存在显著差异，语言惯例维度趋同；其中DeepSeek-R1术语规范性最优，Qwen2.5-Max 在准确性与风格自然度上表现突出但语域判断严苛，GLM4-Plus 多维度表现薄弱。研究为农业科技领域 LLM 翻译优化提供实证依据，同时指出语料单一、未纳入国际模型对比等局限。

Keywords

大语言大模型（LLMs）

MQM框架

农业科技文本

量化研究

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