Aperta a tutti Lara 3, l’IA italiana per le traduzioni che sfida OpenAI, Anthropic e DeepL

Un modello di intelligenza artificiale sviluppato in Italia ha ottenuto risultati superiori a quelli dei modelli di OpenAI, Anthropic e DeepL in una serie di test sulla qualità delle traduzioni. Si chiama Lara 3 ed è stato realizzato da Translated, società fondata a Roma nel 1999 da Marco Trombetti e Isabelle Andrieu, specializzata nei servizi linguistici e nelle tecnologie di traduzione automatica.

L’azienda ha annunciato la disponibilità generale del nuovo modello, presentato inizialmente a luglio a un gruppo selezionato di partner. Lara 3 può ora essere utilizzato da aziende, traduttori professionisti e utenti privati attraverso il servizio online Lara Translate, le API dedicate agli sviluppatori e TranslationOS, la piattaforma di Translated per la gestione dei servizi linguistici.

Il lancio arriva in una fase in cui i grandi modelli di intelligenza artificiale, come quelli di OpenAI e Anthropic, sono sempre più utilizzati anche per tradurre testi.

Translated ha scelto di concentrarsi esclusivamente su questa attività, cercando di ottenere prestazioni superiori grazie a un sistema addestrato specificamente sui problemi della traduzione professionale.

Lara 3 supera i concorrenti nei test di traduzione

Secondo i risultati diffusi dall’azienda, Lara 3 ha ottenuto un tasso medio di approvazione dell’82% in una valutazione alla cieca condotta da traduttori professionisti, superando GPT-5.6 Sol di OpenAI, fermo al 69%, e Claude Fable 5 di Anthropic, al 67%. Più distanti i traduttori specializzati DeepL e Google Translate, rispettivamente al 57% e al 53%.

Il confronto ha riguardato 16.800 traduzioni dall’inglese, distribuite su 21 combinazioni linguistiche. I partecipanti hanno esaminato i testi senza conoscere il sistema che li aveva generati. Lara 3 si è classificato al primo posto in 20 combinazioni su 21.

I test comprendevano materiali del benchmark WMT25, uno dei riferimenti internazionali per valutare la traduzione automatica, insieme a contenuti aziendali provenienti dai settori finanziario, tecnologico e dei viaggi. Secondo Translated, i vantaggi maggiori sono emersi proprio nella localizzazione professionale, cioè nell’adattamento di testi e prodotti a mercati e lingue differenti.

Una traduzione destinata a un'azienda, infatti, deve rispettare la terminologia utilizzata nei documenti precedenti e mantenere coerente il linguaggio del marchio. Una stessa parola può richiedere traduzioni differenti a seconda del settore e del contesto. Errori apparentemente piccoli possono modificare il significato di una clausola contrattuale o rendere poco comprensibile una comunicazione commerciale.

Translated rivendica inoltre un vantaggio nella velocità. In un benchmark separato, Lara 3 ha raggiunto una produttività 23 volte superiore rispetto a Claude Fable 5, traducendo 3,75 volte più caratteri a parità di budget. Sono risultati misurati nelle condizioni specifiche del test e possono variare in base al tipo di utilizzo.

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Il benchmark indipendente e i limiti delle valutazioni

Lara 3 ha ottenuto un altro risultato significativo nel Last Translation Benchmark, un progetto di ricerca coordinato da Vilém Zouhar dell'ETH di Zurigo e sviluppato con oltre 200 collaboratori.

Il benchmark è stato progettato per mettere alla prova i modelli più avanzati attraverso traduzioni particolarmente difficili. Comprende espressioni idiomatiche, riferimenti culturali, istruzioni ambigue e contenuti che possono includere immagini o audio. Gli autori hanno associato agli esempi regole di verifica specifiche, pensate per riconoscere determinati errori.

Nella classifica riportata da Translated, Lara 3 in modalità Think ha raggiunto il 56,09%, circa undici punti percentuali sopra il migliore modello concorrente, davanti a sistemi come GPT-6 Astra Pro e Gemini 3.1 Pro. La modalità Think è pensata per i lavori professionali più delicati: il modello analizza e rivede la traduzione prima di restituire il risultato.

La percentuale del 56,09% mostra anche quanto rimangano difficili alcune attività linguistiche. In questo benchmark, persino il modello meglio classificato fallisce una quota considerevole delle prove, selezionate appositamente per mettere in evidenza i suoi limiti. Gli stessi ricercatori spiegano che il test serve a individuare debolezze specifiche dei sistemi e che i risultati non rappresentano una misura diretta della qualità media delle traduzioni nell'uso quotidiano.

Anche i dati dell'82% richiedono una precisazione. La valutazione è stata organizzata da Translated utilizzando una selezione di contenuti WMT25 e materiali proprietari. La metodologia pubblicata dall'azienda prevede che tre traduttori professionisti giudichino ciascuna traduzione come accettabile o meno. Il risultato è positivo quando almeno due esprimono un giudizio favorevole. Si tratta di un confronto distinto dalla classifica ufficiale WMT25, con risultati che devono essere letti nel contesto delle condizioni di prova dichiarate.

Come funziona l'apprendimento di Lara 3

Alla base della nuova generazione di Lara c'è un metodo di addestramento che Translated chiama Learning by Doing, ovvero apprendimento attraverso la pratica.

Tradizionalmente, i sistemi di traduzione automatica vengono addestrati mostrando loro grandi quantità di testi accompagnati dalle rispettive traduzioni. Il modello impara a riconoscere le corrispondenze tra le lingue e a produrre risultati simili agli esempi ricevuti.

Con Lara 3, Translated ha aggiunto una fase in cui il sistema genera diverse versioni della stessa traduzione e riceve una valutazione automatica sulla qualità delle alternative. Il meccanismo di giudizio è stato sviluppato utilizzando l'esperienza e le correzioni di traduttori professionisti. Attraverso numerosi cicli di esercitazione, il modello rafforza le soluzioni considerate migliori e impara a evitare quelle giudicate errate.

Questo processo viene svolto durante l'addestramento, mentre la modalità Think aggiunge una fase di analisi e revisione al momento dell'utilizzo. L'azienda cerca così di riprodurre alcuni passaggi del lavoro umano, durante il quale un traduttore valuta più formulazioni possibili prima di scegliere quella più adatta.

Le nuove funzionalità per aziende e professionisti

Lara 3 arriva anche con nuove funzioni dedicate alle attività quotidiane di traduzione. Il sistema supporta la traduzione di immagini e contenuti audio, oltre a documenti in 72 formati differenti. Translated dichiara di aver ridotto del 70% gli errori di impaginazione nella traduzione dei documenti, un problema frequente quando il testo tradotto occupa più spazio rispetto all'originale.

La piattaforma include inoltre strumenti per conservare glossari terminologici e memorie di traduzione, archivi che permettono di riutilizzare le traduzioni già approvate. Per le aziende rappresentano una risorsa importante perché aiutano a mantenere lo stesso linguaggio in documenti prodotti in momenti diversi.

Sul piano commerciale, Translated ha introdotto un modello tariffario basato sul numero di caratteri del testo originale. Le aziende possono acquistare un volume di traduzione da condividere tra i propri collaboratori, senza dover necessariamente pagare una licenza separata per ogni persona. Sono disponibili anche opzioni per scegliere se conservare i dati nell'Unione europea oppure negli Stati Uniti.

La scommessa europea sull'intelligenza artificiale specializzata

Fondata nel 1999, quando la traduzione automatica era ancora dominata da tecnologie molto meno sofisticate di quelle attuali, Translated ha attraversato diverse generazioni di sistemi linguistici. Nel 2024 ha lanciato Lara, il progetto da cui deriva l'attuale modello, integrando l'esperienza dei traduttori professionisti nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Con Lara 3, l'azienda cerca di dimostrare che una società specializzata può competere con i laboratori che investono enormi capitali nello sviluppo di modelli generalisti.

Questi ultimi vengono addestrati per affrontare un insieme molto ampio di attività, dalla programmazione alla ricerca scientifica, mentre Lara concentra le proprie risorse sul linguaggio e sulla traduzione.

“Le prestazioni di Lara 3 dimostrano che il nostro approccio funziona”, ha dichiarato Marco Trombetti, che di Translated è amministratore delegato. La capacità di affrontare in profondità un problema specifico, aggiunge Trombetti, può diventare un vantaggio competitivo anche rispetto alle aziende più grandi.