
在日常工作里,我们经常要用到 Google 翻译、DeepL、百度翻译等在线翻译服务。
但相应问题也随之而来:
直到我最近发现一个非常低调但实力超强的项目 — Argos Translate,已在 GitHub 斩获 5.2K Star。

它是一个 100% 本地运行、不依赖任何云端服务的离线翻译解决方案,支持多种语言模型,并且可以在你的电脑、服务器甚至树莓派上跑。
不会经过任何第三方服务器,不仅免费、隐私安全,还支持多达 40 多种语言,是目前最轻量、最容易集成的本地翻译方案之一。
它不仅是一款工具,更是一个可以直接嵌入任何项目中的离线翻译引擎。

Argos Translate 是基于 OpenNMT 技术栈构建的离线神经机器翻译工具。

它具备:
换句话说:
你可以用它做“一个离线版的 DeepL”。
而且整个系统都是开源的,你能完全掌控翻译模型、模型来源、翻译过程,每一步都在本地完成。
在翻译界,训练一个 的模型需要海量的“双语对齐语料”。
比如 中文 <-> 英文 的语料很多,模型很好训练。西班牙语 <-> 英文 的语料也很多。
但是,如果你想翻译 中文 -> 西班牙语,直接的双语语料可能就比较少,训练出来的模型效果很差。
Argos Translate 内置了一个自动的中转机制。当你要求它把中文翻译成西班牙语时,如果它发现本地没有直接的 ZH -> ES 模型,它会自动寻找“中间人” — 通常是英语。
它的处理路径是:
中文模型英语模型西班牙语
这个过程对用户是透明的。你只需要告诉它“我要从中翻西”,剩下的路径规划它自己搞定。这就极大地扩展了语言互译的覆盖范围,只要大家都能翻译成英语,大家就都能互译。
主要作为 Python 库使用。
Argos Translate 可从PyPI获取,并可使用pip轻松安装。
pip install argostranslate安装图像界面
pip install argostranslateguiPython 示例:
import argostranslate.package
import argostranslate.translate
from_code = "en"
to_code = "es"
# Download and install Argos Translate package
argostranslate.package.update_package_index()
available_packages = argostranslate.package.get_available_packages()
package_to_install = next(
filter(
lambda x: x.from_code == from_code and x.to_code == to_code, available_packages
)
)
argostranslate.package.install_from_path(package_to_install.download())
# Translate
translatedText = argostranslate.translate.translate("Hello World", from_code, to_code)
print(translatedText)
# '¡Hola Mundo!'命令行方式:
argospm update
argospm install translate-en_de
argos-translate --from en --to de "Hello World!"
# Hallo Welt!
# 安装所有翻译包
argospm install translateGUI 界面

在 AI 大模型云端化的大趋势下,Argos Translate 像是一个逆行者。它坚持把 AI 的能力还给终端用户,坚持数据的私有化。
虽然它的翻译文采可能比不上 GPT-4,但它提供的安全感和掌控感是云端服务永远无法比拟的。
市面上很多本地翻译都噱头大于实际使用价值,要么太难部署,要么太重,要么支持语言少。
但 Argos Translate 完全不同,对于开发者、团队、企业来说,它不仅是一款工具,更是一个可直接投入生产的「本地翻译引擎」。
GitHub:https://github.com/argosopentech/argos-translate

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