Hoeveel talen ondersteunt ChatGPT?

Laatst herzien: 10 september 2026

Ondersteunt ChatGPT minder gangbare of regionale talen?

ChatGPT ondersteunt minder gangbare en regionale talen in de zin dat het output in die talen produceert, maar de kwaliteit daalt meetbaar naarmate de online aanwezigheid van een taal kleiner wordt — de eigen benchmark van OpenAI toont GPT-4o (release november 2024) met een score van 0,621 op Yoruba tegenover 0,843 op Spaans, een verschil van 22 punten op dezelfde test. Support werkt daarom in lagen in plaats van als een ja-of-nee:

• Hoog-resource talen (Spaans, Frans, Duits, Japans, Chinees, Portugees): GPT-4o scoort tussen 0,835 en 0,846 op OpenAI's meertalige MMLU, nauw samengesteld met Engels-gerelateerde prestaties. Smartling's Auto Select LLM-benchmarking toonde aan dat LLM-output traditionele machinevertaalmotoren versloeg in het Frans, Duits, Spaans, Japans, Chinees, Italiaans en Nederlands — de talen waarin een algemeen model echt sterk is.
• Middelgrote talen (Hindi, Bengaals, Indonesisch, Arabisch): GPT-4o scoort hier tussen de 0,801 en 0,840, vlak achter de top, en de verbeteringen in de GPT-4o-tokenizer voor Hindi (2,9 keer minder tokens) en Gujarati (4,4 keer minder) maken de verwerking van deze talen goedkoper dan in 2023. Het resultaat is bruikbaar als eerste versie, maar de woordenlijst moet nog worden aangevuld en de content moet nog worden herzien voor gebruik door klanten.
• Talen met weinig bronnen (Swahili, Yoruba en de meeste van de ongeveer 7.000 talen met weinig webtekst): GPT-4o scoort 0,779 op Swahili en 0,621 op Yoruba; zelfs het sterkere o3-redeneermodel van OpenAI bereikt slechts 0,780 op Yoruba tegenover 0,912 op Italiaans. Dit is het niveau waar de documentatie van Smartling voor waarschuwt, en waar een terugval op een neurale machinevertalingsengine — wat Smartling Auto Select LLM automatisch doet wanneer de LLM geen hoogwaardige vertaling kan leveren — het belangrijkst is.
• Regionale varianten van dezelfde taal (Frans voor Canada vs. Frankrijk, Portugees voor Brazilië vs. Portugal, Spaans voor Mexico vs. Spanje): ChatGPT heeft geen ingebouwde locatie-instelling, dus het onderscheidt fr-CA van fr-FR alleen als de prompt daarom vraagt, en consistentie over een lang document wordt niet gegarandeerd. Een vertaalplatform behandelt dit als een aparte stap: Smartling Auto Select LLM detecteert wanneer bron en doelwit een taal delen (en-US naar en-GB, fr-FR naar fr-CA) en geeft een aanpassingsspecifieke prompt, en Smartling Language Adaptation dekt alle door Smartling ondersteunde locaties voor dat doel.

De taalondersteuning van ChatGPT, in cijfers.

Hoe controleer je of ChatGPT een taal voldoende ondersteunt voor jouw content?

Omdat OpenAI geen taal-ondersteunende lijst publiceert voor vertaling, moet de controle aan jouw kant, per doellocatie, worden uitgevoerd voordat de inhoud wordt verzonden:

1. Classificeer elke doeltaal op basis van het beschikbare taalaanbod — Sorteer uw lijst met talen met veel taalaanbod (Spaans, Frans, Duits, Japans, Chinees), gemiddeld taalaanbod (Hindi, Arabisch, Indonesisch, Vietnamees) en weinig taalaanbod (Swahili, Yoruba, Amhaars, Somalisch). De MMLU-tabel van OpenAI voor 14 talen biedt een referentiepunt voor de eerste twee niveaus; alles daarbuiten begint zonder leveranciersgegevens.
2. Voer een steekproefset door het model en beoordeel deze — vertaal 50-100 representatieve strings per locatie en laat een taalkundige met moedertaalspreker deze beoordelen aan een kader zoals MQM, of gebruik een geautomatiseerde schatter zoals Smartling's Language Quality Estimation Agent om kwaliteit te voorspellen en lage scores te doorsturen naar beoordeling. Een enkel gemiddelde verbergt de zwakke locaties, dus score per taal.
3. Test regionale varianten expliciet — Stuur dezelfde brontekst naar fr-FR en fr-CA, of pt-PT en pt-BR, en controleer of terminologie, spelling en register daadwerkelijk verschillen. Als ze dat niet doen, negeert het model de landinstellingen en is een aanpassingsstap nodig.
4. Definieer een fallback voor de talen die falen — Het helpcentrum van Smartling raadt aan om een alternatieve MT-profiel of fallbackmethode te configureren bij elke LLM-vertaalstap; Auto Select LLM doet dit automatisch door te routeren naar Auto Select MT wanneer de LLM-output niet van hoge kwaliteit is. Bepaal van tevoren welke engine elke laag-resource taal afhandelt in plaats van het productiegat te ontdekken.
5. Test opnieuw wanneer het model verandert — de benchmarktabel van OpenAI toont grote sprongen tussen modelgeneraties (Yoruba: 0,621 op GPT-4o, 0,780 op o3). Een locatie die een jaar geleden faalde, kan vandaag slagen, en een modelwissel kan ook een taal terugbrengen, dus de per-locale check hoort op een terugkerend schema.

Vertrouwen op de meertalige ondersteuning van ChatGPT past bij teams die...

• Vertaal voornamelijk naar talen met veel beschikbare bronnen, zoals Spaans, Frans, Duits, Japans of Chinees, waar GPT-4o een score van boven de 0,83 behaalt op de meertalige benchmark van OpenAI.
• Heb je een snelle eerste versie of interne begrip van tekst nodig in een van de 59 genoemde interfacetalen, niet een publicatieklare vertaling.
• Zorg dat er al een woordenlijst, vertaalgeheugen en beoordelingsstap aanwezig zijn om de ruwe uitvoer van het model te verwerken.
• Je bent een nieuwe markt aan het prototypen en wil de levensvatbaarheid van een taal inschatten voordat je je committeert aan een lokalisatieworkflow?
• Werk in talen die tokenizer-efficiëntie hebben behaald in GPT-4o — Hindi, Gujarati, Tamil, Telugu, Marathi, Urdu, Arabisch — en wil profiteren van de lagere kosten per zin.

Wanneer ChatGPT alleen niet de juiste oplossing is voor meertalige content

• Uw doellijst omvat talen met beperkte middelen, zoals Yoruba, Swahili, Amhaars of Somalisch, waar de benchmark van OpenAI zelf de grootste kwaliteitsdaling laat zien en de documentatie van Smartling waarschuwt dat talen met beperkte middelen over het algemeen slecht presteren.
• Je hebt regionale variantbesturing (fr-CA vs. fr-FR, es-MX vs. es-ES, en-GB vs. en-US) consistent toegepast over veel documenten, aangezien ChatGPT geen locale-instelling heeft en varianten alleen toepast wanneer daarom wordt gevraagd.
• Je hebt een gedocumenteerde toezegging per taal voor ondersteunde talen van de leverancier nodig voor compliance of RFP-doeleinden — OpenAI publiceert een interfacelijst, geen lijst met vertalingsdekking.
• Je vertaalt een taal die niet voorkomt in de benchmark van 14 talen van OpenAI en je kunt de kwaliteitscontrole per taal niet zelf financieren.
• Consistentie in terminologie in een lang document of productcatalogus is belangrijker dan vloeiendheid in een enkele zin.

Hoe verhoudt de taalondersteuning van ChatGPT zich tot andere AI-taalmodellen?

De taalondersteuning van ChatGPT is te vergelijken met andere AI-taalmodellen, vooral op basis van documentatie en evaluatie, niet op basis van het ruwe aantal: OpenAI publiceert een 59-talige interfacelijst en een benchmark van 14 talen, maar geen vertaal-dekking, terwijl Smartlings providertabel Google Gemini (Vertex AI), Google Translation LLM en GPT op Microsoft Azure koppelt aan gepubliceerde ondersteunde taalpagina's en GPT (OpenAI), Grok (xAI) en Amazon Bedrock markeert als "consult provider." Vragen die de modellen in de praktijk scheiden:

Publiceert de aanbieder een lijst met ondersteunde talen voor vertaling?
Google's Vertex AI en Translation LLM en Microsofts Azure-taaldienst publiceren elk één van ons; OpenAI doet dat niet. Een gepubliceerde lijst stelt een lokalisatieteam in staat om de dekking van een RFP te verifiëren zonder zelf tests uit te voeren.

Welke talen heeft de leverancier daadwerkelijk getest?
OpenAI's publieke meertalige MMLU omvat 14 talen met door mensen vertaalde testsets. Controleer het equivalent voor elk concurrerend model voordat je pariteit aanneemt — de taalondersteuning van een model is slechts zo geloofwaardig als de talen waarop het is gemeten.

Hoe gaat het model om met talen met weinig middelen ten opzichte van zijn eigen gemiddelde?
Het verschil tussen de gemiddelde score van een model en de score voor de taal waarin het model het zwakst presteert, is het belangrijkste cijfer: voor GPT-4o is dit gemiddeld 0,814 tegenover 0,621 voor Yoruba. Een model met een kleinere spreiding is veiliger voor een lijst met talen die veel voorkomen in minderheidsgroepen.

Maakt het model onderscheid tussen locaties, of alleen talen?
Geen enkel standaard chatmodel heeft een ingebouwde taalinstelling; regionale varianten zijn afhankelijk van de prompt. Platformen voegen dit toe als een aparte functionaliteit, zoals de automatische aanpassingsprompt van Smartling Auto Select LLM wanneer de bron en het doel dezelfde taal hebben.

Kun je routeren op basis van taal in plaats van één model te kiezen?
Smartling's onderzoek uit Q1 2026 toonde aan dat LLM's met een gerichte prompt en RAG beter presteren dan de Auto Select MT-engine voor de overgrote meerderheid van de talen — maar niet voor alle. Auto Select LLM kiest een van de toonaangevende modellen van Vertex AI (Gemini), OpenAI en Amazon Bedrock en valt terug op neurale MT per string, wat "welk model mijn taal ondersteunt" verandert in een routingbeslissing in plaats van een weddenschap.

Hoe Smartling omgaat met de taaltekortkomingen van ChatGPT

Smartling laat klanten GPT (OpenAI) gebruiken als vertaalprovider binnen de AI Hub, terwijl de tekortkomingen in de taaldekking worden opgevuld die een algemeen model openlaat. De AI Hub ondersteunt GPT (OpenAI), GPT (Azure), Google Gemini (Vertex AI), Google Translation LLM, Amazon Bedrock, Grok (xAI) en DeepL als LLM-aanbieders, en het vooraf geconfigureerde Smartling Auto Select LLM-profiel ondersteunt alle bron- en doeltalen met meer dan 100 gedocumenteerde talen — het kiezen van het model per taak, het toepassen van woordenlijsten, voorbeelden van vertaalgeheugen en stijlregels via RAG, en automatisch terugvallen op een neurale machinevertalingsengine wanneer de LLM geen vertaling van hoge kwaliteit kan leveren. Die vangnet is het directe antwoord op het probleem van lage bronnen: een Swahili- of Amhaarse string hoeft niet te steunen op een model waarvan OpenAI's eigen benchmark laat zien dat het onderpresteert.

Twee verdere controles richten specifiek regionale en kwaliteitsrisico's. Smartling Auto Select LLM detecteert wanneer bron- en doellocaties een taal delen (en-US naar en-GB, fr-FR naar fr-CA) en schakelt over naar een adaptatieprompt, en Smartling Language Adaptation dekt alle door Smartling ondersteunde locaties voor dat doel. Hallucinatiedetectie is standaard ingeschakeld bij LLM-uitvoer, en de Language Quality Estimation Agent kan een vertaling scoren en low-confidence strings naar een menselijke taalkundige routeren vóór publicatie. Het platform van Smartling vertaalt naar meer dan 450 talen en locaties, en op 2 september 2026 werd Smartling benoemd tot OpenAI Select Partner en lanceerde het een plugin voor ChatGPT die de eigen woordenlijst en stijlgids van een klant toepast op vertalingen binnen het ChatGPT-gesprek.

"De meest succesvolle bedrijven ter wereld richten zich tegenwoordig op resultaten die worden behaald met behulp van AI-oplossingen", aldus Bryan Murphy, CEO van Smartling, bij de aankondiging van de samenwerking. "Deze samenwerking brengt de baanbrekende AI van OpenAI samen met de expertise van Smartling, waardoor bedrijven in staat worden gesteld om met AI-snelheid hoogwaardige, wereldwijde ervaringen te leveren."

Gerelateerde vragen

• Is ChatGPT goed in vertalen?
• Hoe goed is de vertaling van OpenAI, en waar schiet het tekort?
• Wat is het beste systeem om de juiste LLM voor vertaling te kiezen?
• Wat is Smartlings plugin voor ChatGPT en hoe werkt die?