DeepL Voice dominerar realtidsöversättning i ny global studie

DeepL Voice realtidsöversättning levererar högre kvalitet och stabilare undertexter i realtid vid möten…

En ny studie visar att DeepL Voice levererar översättningar av högre kvalitet och stabilare undertexter i realtid vid möten i 14 språkkombinationer, jämfört med Google Meet, Microsoft Teams och Zoom.

DeepL, ett globalt företag inom AI-produkter och forskning, presenterar idag resultaten från en oberoende jämförande studie som utvärderar kvaliteten och stabiliteten hos AI-översättning och undertexter i realtid vid möten på de vanligaste samarbetsplattformarna: Google Meet, Microsoft Teams och Zoom.

I takt med att flerspråkiga möten i realtid blir allt vanligare för globala team förlitar sig företagen alltmer på AI-baserad röstteknik för att underlätta samarbete, kundförhandlingar och gränsöverskridande beslutsfattande.

Studien, som beställts av DeepL och genomförts oberoende av Slator – den ledande källan till forskning och marknadsinformation inom översättning, lokalisering, tolkning och Språk-AI – visar att DeepL Voice uppnår högst poäng både när det gäller översättningskvalitet och stabilitet i undertexter, och överträffar därmed de inbyggda verktygen för textning som finns i Google Meet, Microsoft Teams och Zoom.

I situationer där mycket står på spel – från säljsamtal och leverantörsförhandlingar till interna strategimöten – kan även små översättningsfel eller instabila undertexter avsevärt bromsa upp arbetet, skapa förvirring eller undergräva viktiga affärsbeslut. I takt med att den globala affärsverksamheten växer är AI-driven översättning inte längre bara en praktisk funktion, utan även en nödvändig del av infrastrukturen. Styrkan hos infrastrukturen beror på två avgörande faktorer: AI-översättningens kvalitet och stabiliteten hos realtidsundertexterna.

De viktigaste resultaten är:

● DeepL Voice ligger i topp när det gäller översättningskvalitet i mänskliga utvärderingar, med ett kvalitetsbetyg på 96,4/100 för DeepL Voice för Zoom Meetings och 96,3/100 för DeepL Voice för Teams, jämfört med 87–89 för övriga utvärderade plattformar.

● DeepL Voice minskar avsevärt antalet allvarliga fel och sänker andelen kritiska eller större översättningsfel med i genomsnitt 76 % jämfört med andra plattformar.

● DeepL Voice har helt korrekta segment i 79 % av fallen, jämfört med 42 % hos konkurrerande verktyg.

● DeepL Voice har förbättrat stabiliteten i undertexterna och uppnår stabilitetsbetyg på 88,6/100 (DeepL Voice för Zoom Meetings) och 85,8/100 (DeepL Voice för Teams) i Slators automatiserade analys på bildnivå.

● DeepL Voice minskar flimret i undertexter (ändringar på skärmen/flimmer) med i genomsnitt 37,6 % jämfört med Microsoft Teams och med i genomsnitt 54,7 % jämfört med Zoom.

● 96 % av de professionella lingvister som jämförde lösningarna föredrar DeepL Voice i samtliga blindtester.

”Språk-AI håller på att bli en central del av infrastrukturen för hur globala företag bedriver sin verksamhet. I det sammanhanget är precision och stabilitet inte bara funktioner, utan krav”, säger Jarek Kutylowski, CEO (VD) för DeepL. ”Denna oberoende jämförelse visar att DeepL Voice lever upp till båda kraven och håller en nivå som sätter en ny standard för realtidskommunikation. När professionella lingvister överväldigande föredrar en viss lösning är det ett tydligt tecken på vart marknaden är på väg.”

“Vi tittade bortom de grundläggande noggrannhetsresultaten och fokuserade på den ’mänskliga’ sidan av AI-textning: läsbarhet, flyt och stabilitet. Vi ville inte bara veta om orden stod rätt i slutet; vi ville se hur de uppförde sig medan en person försökte läsa dem. Det innebar att vi fick utvärdera både den språkliga kvaliteten och hur undertexterna fungerar på skärmen, och det är just där vi tydligt kan se att DeepL sätter en ny standard”, säger Alex Edwards, konsultchef på Slator.

Varför stabilitet är lika viktigt som noggrannhet

Slators rapport visar att även när översättningarna i stort sett är korrekta kan frekventa omskrivningar av bildtexter störa förståelsen och försämra användbarheten vid möten i verkligheten. För att återspegla hur bildtexterna ser ut för slutanvändarna mätte Slator stabiliteten genom att analysera de renderade undertexterna bild för bild på skärmen, och registrerade flimmer, svängningar och hur texten ändrades över tid.

Metodik

Slator gav 28 professionella lingvister i uppdrag att genomföra en blindutvärdering av AI-översatta undertexter i 14 språkkombinationer (7 till engelska, 7 från engelska). I rapporten jämförs standardinställningarna för textning i Google Meet, Microsoft Teams och Zoom med DeepL Voice för Microsoft Teams och DeepL Voice för Zoom, inklusive produktfunktionerna som finns tillgängliga för slutanvändarna (såsom ordlistor och igenkänning av termer vid tal). Slator uppger att dess slutsatser är oberoende och att företaget har behållit full redaktionell kontroll över metodik och resultat.

Med blicken riktad mot april

Dessa resultat offentliggörs inför DeepL:s globala vårlansering den 16 april 2026, då företaget kommer att presentera omfattande uppdateringar av DeepL Voice samt utökade kapaciteter inom automatiserad översättning och plattformsoberoende samarbete.

Om DeepL

DeepL är ett globalt AI-företag som bygger den språkinfrastruktur som ger kraft åt global affärsverksamhet. Över 200 000 företagsteam och miljontals individer använder DeepL:s Språk-AI-plattform för att kommunicera globalt, samarbeta och arbeta på olika språk i realtid. Genom att kombinera banbrytande AI-modeller med säkerhet och integritetsskydd i företagsklass gör DeepL det möjligt för organisationer att arbeta smidigt över marknader och kulturgränser. DeepL grundades 2017 av CEO (VD) Jarek Kutylowski och har idag över 1 000 anställda. Företaget stöds av ledande investerare som Benchmark, IVP och Index Ventures. Läs mer på www.deepl.com.