想问问用哪些模型做翻译效果最好，正在做重视质量的塞尔达旧作汉化

顺便打个广告：本项目是用爱发电的怀旧游戏汉化，感兴趣的话欢迎加入，技术/QA/日翻/日校都缺人…

目前的思路是：将输入的原始文本结构化，尽量从数据角度多挖一些背景上下文（理想情况是出现位置、说话人等，但老游戏+逆向挖不出来那么多信息…基本只有index:content的键值对了），再辅以术语库，交给多个LLM进行初翻，由旗舰模型（目前只有条件用astra，没A/的号）进行裁决，最终人工审校

随着Agent能力的增强，现在出现了非常多的AI汉化，但大多都还局限在单一模型甚至直接让干活的agent来翻译，质量良莠不齐。私认为这套思路跑通后，还可以完善一下，开源给其他汉化人员使用？

但在LLM选型上目前还没拿定主意

在机器翻译专用模型方面，本地部署了Hy-MT2-30B-A3B Q4KM，但尚不清楚翻译专用模型的质量是否会好于旗舰模型

考虑选旗舰国模（4.1flash/qwen3.8max?)以及基础外模luna（grok和gemini没用过也没号）

曾听闻gpt-4o最会说人话，但是目前找不到渠道调用

Q： 想问问各位佬对翻译模型选型有什么建议吗？设计为裁决者的astra的中文能力是否适合做这件事？

一些无关紧要的背景

为了庆祝塞尔达传说系列40周年，我们汉化组开了几个坑

首先是塞尔达系列的术语库，现在塞尔达系列已经有数十部官方中文作品了，而官中的译名其实也随时间存在变动（主要趋势是繁体译名取代简体，例如盖侬->加侬、静谧公主->宁静公主），再加上早期存在很多民间汉化，现状是译名遍地开花，很多玩家/粉丝都不太搞得清楚某个名词的最新官方译名了。

所以我提取了官中各作的日英简繁文本，借助agent的力量来整理术语库



之前用deepseek-v4.1-flash做的前端，打算等后端/数据层搞的差不多了再用astra/opus5.5重做…

既然都有了这盘醋就又想包饺子了，于是就开了《不可思议的帽子》（缩小帽）和《风之律动HD》（风之杖）的坑

不过为什么选这两作呢

《不可思议的帽子》（缩小帽） 在老塞尔达里属于很多人的启蒙作，怀旧声量较大，也有成熟的反编译工程

《风之律动HD》（风之杖） 则是3D塞尔达官方译名汉化的最后一块拼图（时之笛/黄昏公主/御天之剑都有官方中文了），而且我也正好有NGC/Wii U汉化程序的相关经验

但每作的文本量都有十几w日文，这年头日翻也不好招…虽然我们确实算个汉化组，但只有固定的技术（我）和美工人员，介于今年在高强度使用Agent，就想着让LLM来做翻译