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We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream providers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>The <b>Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> models are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account or requesting additional tokens if there is a shortfall. If any system errors occur during the translation, all pre-deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the pre-deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the pre-deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment.
हम वर्तमान में "अनुवाद कोटा" आधारित बिलिंग विधि का उपयोग करते हैं, जिसका विवरण निम्नलिखित है:

- अनुवाद कोटा अनुवाद प्रक्रिया के दौरान उपयोग किए गए टोकनों की संख्या के आधार पर शुल्कित किया जाता है।
- GLM-4-Flash-250414 मॉडल सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, और प्रत्येक BabelDOC उपयोगकर्ता को BabelDOC के भीतर मुफ्त मॉडल अनुवादों के लिए मासिक 500,000 टोकन का कोटा प्राप्त होता है। (वास्तविक उपलब्धता अपस्ट्रीम प्रदाताओं से आपूर्ति पर निर्भर करती है, और कोटा सर्वर लोड के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है)
- Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7 मॉडल केवल Pro/Max सदस्यों के लिए हैं, जो सदस्यों के सामान्य अनुवाद कोटा की ओर गिने जाते हैं। Pro सदस्य प्रति माह 20 मिलियन टोकन तक का आनंद लेते हैं, जबकि Max सदस्य प्रति माह 50 मिलियन टोकन तक का आनंद लेते हैं। विफल अनुवाद कोटा की ओर नहीं गिना जाता है।

अनुवाद कार्य की शुरुआत में, सिस्टम "3000 टोकन × पृष्ठों की संख्या" के आधार पर पहले से सामान्य अनुवाद कोटा काट लेगा। एक बार अनुवाद पूरा हो जाने के बाद, हम वास्तविक उपभोग के आधार पर समायोजन करेंगे, आपके खाते में किसी भी अतिरिक्त की वापसी करेंगे या यदि कमी है तो अतिरिक्त टोकन की मांग करेंगे। यदि अनुवाद के दौरान कोई सिस्टम त्रुटियाँ होती हैं, तो सभी पूर्व-कटौती वाले सामान्य अनुवाद कोटा पूरी तरह से आपके खाते में वापस कर दिए जाएंगे। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम नहीं होती है, तो प्रति पृष्ठ पूर्व-कटौती 3000 टोकन/पृष्ठ होती है। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम होती है, तो प्रति पृष्ठ पूर्व-कटौती 6000 टोकन/पृष्ठ होती है।
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We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream suppliers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>Models such as <b>Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members can enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the translation quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on the calculation of "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account, or requiring additional if insufficient. If any system errors occur during the translation, all deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment.
हम वर्तमान में "अनुवाद कोटा" आधारित बिलिंग विधि का उपयोग करते हैं, जिसका विवरण निम्नलिखित है:

- अनुवाद कोटा अनुवाद प्रक्रिया के दौरान उपयोग किए गए टोकनों की संख्या के आधार पर शुल्क लिया जाता है।
- GLM-4-Flash-250414 मॉडल सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, और प्रत्येक BabelDOC उपयोगकर्ता को BabelDOC के भीतर मुफ्त मॉडल अनुवादों के लिए मासिक 500,000 टोकन का कोटा प्राप्त होता है। (वास्तविक उपलब्धता अपस्ट्रीम सप्लायर्स से आपूर्ति पर निर्भर करती है, और कोटा सर्वर लोड के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है)
- Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7 जैसे मॉडल केवल Pro/Max सदस्यों के लिए हैं, जो सदस्यों के सामान्य अनुवाद कोटा की ओर गिने जाते हैं। Pro सदस्य प्रति माह 20 मिलियन टोकन तक का आनंद ले सकते हैं, जबकि Max सदस्य प्रति माह 50 मिलियन टोकन तक का आनंद ले सकते हैं। विफल अनुवाद अनुवाद कोटा की ओर नहीं गिने जाते हैं।

अनुवाद कार्य की शुरुआत में, सिस्टम "3000 टोकन × पृष्ठों की संख्या" की गणना के आधार पर पहले से सामान्य अनुवाद कोटा काट लेगा। एक बार अनुवाद पूरा हो जाने के बाद, हम वास्तविक खपत के आधार पर समायोजन करेंगे, आपके खाते में कोई भी अतिरिक्त वापस कर देंगे, या अपर्याप्त होने पर अतिरिक्त मांग करेंगे। यदि अनुवाद के दौरान कोई सिस्टम त्रुटियाँ होती हैं, तो सभी कटौती किए गए सामान्य अनुवाद कोटा पूरी तरह से आपके खाते में वापस कर दिए जाएंगे। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम नहीं होती है, तो प्रति पृष्ठ कटौती 3000 टोकन/पृष्ठ होती है। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम होती है, तो प्रति पृष्ठ कटौती 6000 टोकन/पृष्ठ होती है।<br/><br/>वास्तविक उपयोग के आँकड़ों के अनुसार, स्वचालित शब्दावली निष्कर्षण सक्षम होने पर, प्रति पृष्ठ औसतन लगभग 7381.56 टोकन की खपत होती है, जिसमें P25–P75 अंतराल 4215.42–9490.89 टोकन है; स्वचालित शब्दावली निष्कर्षण बंद होने पर, प्रति पृष्ठ औसतन लगभग 4702.98 टोकन की खपत होती है, P25–P75 अंतराल 2642.38–5797.40 टोकन है। जहाँ P25 (25वां प्रतिशतक) दर्शाता है कि 25% पृष्ठों की टोकन खपत इस मूल्य से कम है और P75 (75वां प्रतिशतक) दर्शाता है कि 75% पृष्ठों की टोकन खपत इस मूल्य से कम है, P25–P75 अंतराल अधिकांश पृष्ठों की सामान्य खपत सीमा का वर्णन करने के लिए उपयोगी है, जिससे चरम नमूनों का समग्र मूल्यांकन पर प्रभाव कम होता है।
3 days ago
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The current version has the following limitations, which we are actively optimizing:
<ol>
<li>Some formula sections may overlap.</li>
<li>Italicized text in translations will disappear.</li>
<li>Small sections (such as author information, citations, table of contents entries, etc.) may not be accurately recognized.</li>
<li>Only supports languages written in Latin, Chinese, Japanese, or Korean scripts as the source language.</li>
<li>Does not support underlining.</li>
<li>Does not support translation of chart areas.</li>
<li>Does not support drop caps.</li>
<li>Does not support PDF Outline translation.</li>
<li>Does not support scanned, image-based, or OCR-based PDFs.</li>
<li>Does not support ligatures.</li>
<li>Does not support blueprints.</li>
<li>Does not support Type3 fonts.</li>
<li>Does not support image format inline formulas.</li>
<li>Does not support right-to-left formatted documents.</li>
<li>Only supports horizontally aligned text.</li>
<li>Currently, selective ignoring of translation areas is not supported (the system will default to ignoring the translation of reference areas)</li></ol>
वर्तमान संस्करण में निम्नलिखित सीमाएँ हैं, हम इसेजिन्हें हम सक्रिय रूप से अनुकूलित कर रहे हैं:
<ol>
<li>कुछ सूत्र खंडों में ओवरलैप हो सकताे हैैं।</li>
<li>अनुवादों में तिरछाइटैलिक पाठ गायब हो जाएगा।</li>
<li>छोटे खंड (जैसे लेखक की जानकारी, उद्धरण, सामग्रीअनुक्रमणिका प्रविष्टियाँ, आदि) सही ढंग से पहचाने नहीं जा सकते हैं।</li>
<li>केवल लैटिन अक्षरों या, चीनी-, जापानी-, या कोरियाई भाषाओं को मूल भाषा के रूप मेंलिपियों में लिखी गई भाषाओं का समर्थन करता है।</li>
<li>अंडरलाइरेखांकन का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>ग्राफ और चार्ट क्षेत्रों का अनुवाद करने का समर्थितन नहीं करता है।</li>
<li>पहले अक्षर के ड्रॉप कैप इफेक्ट्स का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>PDF आउटलाइन अनुवाद का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>स्कैन किए गए, चित्र और OCR संस्करणछवि-आधारित, या OCR-आधारित PDFs का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>लिगेचर्स का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>ड्राइंगब्लूप्रिंट्स का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>Type3 फोंट का उपयोग करने वाली फाइलों्स का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>चित्र प्रारूप केइमेज फॉर्मेट इनलाइन सूत्रों का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>दाएं से बाएं लेआउट वाली फाइलफॉर्मेटेड दस्तावेज़ों का समर्थन नहीं करता है।</li>
<li>केवल क्षैतिज रूप से संरेखित पाठ का समर्थन करता है।</li>
<li>वर्तमान में, अनुवाद क्षेत्रों की चयनात्मक उपेक्षा का समर्थन नहीं किया जाता है (प्रणाली संदर्भ क्षेत्रों के अनुवाद को उपेक्षित करने के लिए डिफ़ॉल्ट होगी)</li></ol>
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We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream providers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>The <b>Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> models are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account or requesting additional tokens if there is a shortfall. If any system errors occur during the translation, all pre-deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the pre-deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the pre-deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment.
हम वर्तमान में "अनुवाद कोटा" आधारित बिलिंग विधि का उपयोग करते हैं, जिसका विवरण निम्नलिखित है:

- अनुवाद कोटा अनुवाद प्रक्रिया के दौरान उपयोग किए गए टोकनों की संख्या के आधार पर शुल्कित किया जाता है।
- GLM-4-Flash-250414 मॉडल सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, और प्रत्येक BabelDOC उपयोगकर्ता को BabelDOC के भीतर मुफ्त मॉडल अनुवादों के लिए मासिक 500,000 टोकन का कोटा प्राप्त होता है। (वास्तविक उपलब्धता अपस्ट्रीम प्रदाताओं से आपूर्ति पर निर्भर करती है, और कोटा सर्वर लोड के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है)
- Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.67 मॉडल केवल Pro/Max सदस्यों के लिए हैं, जो सदस्यों के सामान्य अनुवाद कोटा की ओर गिने जाते हैं। Pro सदस्य प्रति माह 20 मिलियन टोकन तक का आनंद लेते हैं, जबकि Max सदस्य प्रति माह 50 मिलियन टोकन तक का आनंद लेते हैं। विफल अनुवाद कोटा की ओर नहीं गिना जाता है।

अनुवाद कार्य की शुरुआत में, सिस्टम "3000 टोकन × पृष्ठों की संख्या" के आधार पर पहले से सामान्य अनुवाद कोटा काट लेगा। एक बार अनुवाद पूरा हो जाने के बाद, हम वास्तविक उपभोग के आधार पर समायोजन करेंगे, आपके खाते में किसी भी अतिरिक्त की वापसी करेंगे या यदि कमी है तो अतिरिक्त टोकन की मांग करेंगे। यदि अनुवाद के दौरान कोई सिस्टम त्रुटियाँ होती हैं, तो सभी पूर्व-कटौती वाले सामान्य अनुवाद कोटा पूरी तरह से आपके खाते में वापस कर दिए जाएंगे। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम नहीं होती है, तो प्रति पृष्ठ पूर्व-कटौती 3000 टोकन/पृष्ठ होती है। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम होती है, तो प्रति पृष्ठ पूर्व-कटौती 6000 टोकन/पृष्ठ होती है।
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We currently use a "translation quota" based billing method, detailed as follows:<br/><br/><ul><li>Translation quotas are charged based on the number of <b>Tokens</b> used during the translation process.</li><li>The <b>GLM-4-Flash-250414</b> model is available to all users, and every BabelDOC user receives a monthly quota of 500,000 Tokens for free model translations within BabelDOC. (Actual availability depends on the supply from upstream suppliers, and quotas are dynamically adjusted based on server load)</li><li>Models such as <b>Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7</b> are exclusively for <b>Pro/Max</b> members, counted towards the members' general translation quota. Pro members enjoy up to <b>20 million Tokens</b> per month, while Max members can enjoy up to <b>50 million Tokens</b> per month. Failed translations are not counted towards the translation quota.</li></ul><br/>At the start of a translation task, the system will deduct the general translation quota in advance based on the calculation of "3000 Tokens × number of pages". Once the translation is complete, we will settle based on actual consumption, refunding any excess to your account, or requiring additional if insufficient. If any system errors occur during the translation, all deducted general translation quotas will be fully refunded to your account. When the automatic term extraction feature is not enabled, the deduction per page is 3000 Tokens/page. When the automatic term extraction feature is enabled, the deduction per page is 6000 Tokens/page.<br/><br/>From actual usage statistics, when automatic term extraction is enabled, the average consumption is about 7381.56 Tokens per page, with the P25–P75 range being 4215.42–9490.89 Tokens; when automatic term extraction is disabled, the average consumption is about 4702.98 Tokens per page, with the P25–P75 range being 2642.38–5797.40 Tokens. Here, P25 (the 25th percentile) indicates that 25% of the pages consume fewer Tokens than this value, and P75 (the 75th percentile) indicates that 75% of the pages consume fewer Tokens than this value. The P25–P75 range is used to describe the common consumption range for most pages, thereby reducing the impact of extreme samples on the overall assessment.
हम वर्तमान में "अनुवाद कोटा" आधारित बिलिंग विधि का उपयोग करते हैं, जिसका विवरण निम्नलिखित है:

- अनुवाद कोटा अनुवाद प्रक्रिया के दौरान उपयोग किए गए टोकनों की संख्या के आधार पर शुल्क लिया जाता है।
- GLM-4-Flash-250414 मॉडल सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, और प्रत्येक BabelDOC उपयोगकर्ता को BabelDOC के भीतर मुफ्त मॉडल अनुवादों के लिए मासिक 500,000 टोकन का कोटा प्राप्त होता है। (वास्तविक उपलब्धता अपस्ट्रीम सप्लायर्स से आपूर्ति पर निर्भर करती है, और कोटा सर्वर लोड के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया जाता है)
- Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.67 जैसे मॉडल केवल Pro/Max सदस्यों के लिए हैं, जो सदस्यों के सामान्य अनुवाद कोटा की ओर गिने जाते हैं। Pro सदस्य प्रति माह 20 मिलियन टोकन तक का आनंद ले सकते हैं, जबकि Max सदस्य प्रति माह 50 मिलियन टोकन तक का आनंद ले सकते हैं। विफल अनुवाद अनुवाद कोटा की ओर नहीं गिने जाते हैं।

अनुवाद कार्य की शुरुआत में, सिस्टम "3000 टोकन × पृष्ठों की संख्या" की गणना के आधार पर पहले से सामान्य अनुवाद कोटा काट लेगा। एक बार अनुवाद पूरा हो जाने के बाद, हम वास्तविक खपत के आधार पर समायोजन करेंगे, आपके खाते में कोई भी अतिरिक्त वापस कर देंगे, या अपर्याप्त होने पर अतिरिक्त मांग करेंगे। यदि अनुवाद के दौरान कोई सिस्टम त्रुटियाँ होती हैं, तो सभी कटौती किए गए सामान्य अनुवाद कोटा पूरी तरह से आपके खाते में वापस कर दिए जाएंगे। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम नहीं होती है, तो प्रति पृष्ठ कटौती 3000 टोकन/पृष्ठ होती है। जब स्वचालित शब्द निष्कर्षण सुविधा सक्षम होती है, तो प्रति पृष्ठ कटौती 6000 टोकन/पृष्ठ होती है।<br/><br/>वास्तविक उपयोग के आँकड़ों के अनुसार, स्वचालित शब्दावली निष्कर्षण सक्षम होने पर, प्रति पृष्ठ औसतन लगभग 7381.56 टोकन की खपत होती है, जिसमें P25–P75 अंतराल 4215.42–9490.89 टोकन है; स्वचालित शब्दावली निष्कर्षण बंद होने पर, प्रति पृष्ठ औसतन लगभग 4702.98 टोकन की खपत होती है, P25–P75 अंतराल 2642.38–5797.40 टोकन है। जहाँ P25 (25वां प्रतिशतक) दर्शाता है कि 25% पृष्ठों की टोकन खपत इस मूल्य से कम है और P75 (75वां प्रतिशतक) दर्शाता है कि 75% पृष्ठों की टोकन खपत इस मूल्य से कम है, P25–P75 अंतराल अधिकांश पृष्ठों की सामान्य खपत सीमा का वर्णन करने के लिए उपयोगी है, जिससे चरम नमूनों का समग्र मूल्यांकन पर प्रभाव कम होता है।
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All users currently have access to the GLM-4-Flash-250414 model for translation, while Pro users can also choose to use the Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.7 models for translation, subject to actual availability.

After comparison, we found that Kimi-K2-0905 is effective in extracting terminology, hence we are introducing the "Kimi + Qwen" and "Kimi + DeepSeek" translation services:

If you choose the "Kimi + Qwen" translation service and enable automatic terminology extraction, Kimi-K2-0905 will be used to extract terminology, and Qwen-Plus will be used to complete the text translation. All related consumption will be counted towards Qwen usage. (Limited time test)

If you choose the "Kimi + DeepSeek" translation service and enable automatic terminology extraction, Kimi-K2-0905 will be used to extract terminology, and DeepSeek-V3.2 will be used to complete the text translation. All related consumption will be counted towards DeepSeek usage. (Limited time test)

Since BabelDOC uses a backend translation architecture, all translation logic is executed on the server side, independent of the translation engine used by the plugin. Therefore, the range of translation engines available for BabelDOC differs from those available for immersive translation plugins, and BabelDOC only supports certain advanced translation models, not all advanced models are available.
सभी उपयोगकर्ता वर्तमान में GLM-4-Flash-250414 मॉडल का उपयोग करके अनुवाद कर सकते हैं, जबकि Pro उपयोगकर्ता Qwen-Plus/DeepSeek-V3.2/Doubao-1.5-pro/GPT-5-mini/Gemini-2.5-Flash/Kimi+Qwen/Kimi+DeepSeek/GLM-4.67 मॉडल का अतिरिक्त चयन कर सकते हैं (वास्तविक उपलब्ध मॉडलों के अनुसार)।

हमने पाया कि Kimi-K2-0905 शब्दावली निकालने में बेहतर प्रदर्शन करता है, इसलिए हमने "Kimi + Qwen" और "Kimi + DeepSeek" अनुवाद सेवाएं पेश की हैं:

यदि आप "Kimi + Qwen" अनुवाद सेवा चुनते हैं और स्वचालित शब्दावली निकासी सक्रिय करते हैं, तो Kimi-K2-0905 का उपयोग करके शब्दावली निकाली जाएगी और Qwen-Plus का उपयोग करके पाठ अनुवाद पूरा किया जाएगा। संबंधित खपत Qwen खपत में शामिल की जाएगी। (सीमित समय के लिए परीक्षण)

यदि आप "Kimi + DeepSeek" अनुवाद सेवा चुनते हैं और स्वचालित शब्दावली निकासी सक्रिय करते हैं, तो Kimi-K2-0905 का उपयोग करके शब्दावली निकाली जाएगी और DeepSeek-V3.2 का उपयोग करके पाठ अनुवाद पूरा किया जाएगा। संबंधित खपत DeepSeek खपत में शामिल की जाएगी। (सीमित समय के लिए परीक्षण)

चूंकि BabelDOC बैकएंड अनुवाद आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, सभी अनुवाद तर्क सर्वर साइड पर निष्पादित होते हैं और प्लगइन द्वारा उपयोग किए गए अनुवाद इंजन से स्वतंत्र होते हैं। इसलिए, BabelDOC द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले अनुवाद इंजनों की रेंज इमर्सिव अनुवाद प्लगइन से भिन्न होती है, BabelDOC केवल कुछ उन्नत अनुवाद मॉडलों का समर्थन करता है, सभी उन्नत मॉडल उपयोग में नहीं लाए जा सकते हैं।
13 days ago
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  3. Hindi
GLM 4.7
GLM 4.67
13 days ago
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