KI-Übersetzung

Mit der KI-Übersetzungsfunktion können Sie mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) automatisch Übersetzungen für die geöffnete TS-Datei generieren. Sie können entweder einen lokalen LLM-Server (wie Ollama, LM Studio oder llama.cpp) oder cloudbasierte APIs verwenden, die das OpenAI-kompatible REST-Protokoll unterstützen (wie OpenAI, Groq oder Anthropic).

Qt Linguist unterstützt zwei API-Modi:

• Ollama – Die native REST-API von Ollama. Verwenden Sie diesen Modus, wenn Sie Ollama lokal ausführen.
• OpenAI-kompatibel – Das Standardformat der OpenAI-REST-API. Verwenden Sie diesen Modus für:
  • Lokale Server: LM Studio, llama.cpp oder Ollama (das ebenfalls den OpenAI-kompatiblen Modus unterstützt)
  • Cloud-Anbieter: OpenAI, Groq, DeepSeek und andere

Einrichten eines lokalen LLM-Servers

Um die KI-Übersetzung mit einem lokalen Server zu nutzen, installieren Sie eine der folgenden Anwendungen und laden Sie mindestens ein Modell herunter:

• Ollama – Einfach zu bedienen, verwaltet Modelle automatisch
• LM Studio – GUI-Anwendung mit Modell-Browser
• llama.cpp – Schlank, führt GGUF-Modelle direkt aus

Für Ollama rufen Sie ein Modell über die Befehlszeile ab:

ollama pull qwen3:14b
ollama serve

Für LM Studio laden Sie Modelle über die Benutzeroberfläche der Anwendung herunter und starten Sie den lokalen Server:

lms server start

Für „llama.cpp“ können Sie entweder eine der integrierten Modellvoreinstellungen verwenden:

llama-server --fim-qwen-7b-default

Oder laden Sie eine GGUF-Modelldatei herunter und starten Sie den Server manuell:

llama-server -m model.gguf --port 8080

Verwendung von Cloud-APIs

Um cloudbasierte Übersetzungsdienste zu nutzen, wählen Sie als API-Typ „OpenAI-kompatibel“ aus, geben Sie die URL des API-Endpunkts des Anbieters ein und geben Sie Ihren API-Schlüssel an.

Geben Sie nur die Basis-URL ohne den Pfadzusatz „ /v1 “ ein. Verwenden Sie beispielsweise für OpenRouter https://openrouter.ai/api. Die korrekte Endpunkt-URL finden Sie in der Dokumentation Ihres Anbieters.

Verwendung des Dialogs „KI-Übersetzung“

Wählen Sie in Linguist „ Tools > AI Translation “, um das Dialogfeld „KI-Übersetzung“ zu öffnen:

Der Abschnitt „ Configuration “ des Dialogfelds bietet folgende Funktionen:

• API Type: Wählen Sie „Ollama“ für lokale Ollama-Server, die die native API von Ollama verwenden, oder „OpenAI Compatible“ für LM Studio, llama.cpp, Cloud-APIs oder Ollama im OpenAI-kompatiblen Modus.
• Server URL: Die Basis-URL, unter der der Server auf Verbindungen wartet. Fügen Sie das Pfad-Suffix „ /v1 “ nicht hinzu. Standard: http://localhost:11434 für Ollama, http://localhost:8080 für „OpenAI Compatible“.
• API Key: Authentifizierungsschlüssel für Cloud-APIs (optional für lokale Server).
• Model: Dropdown-Liste der verfügbaren Modelle.
• Context: optionaler Anwendungskontext zur Verbesserung der Übersetzungsgenauigkeit (z. B. „medizinische Software“, „Videospiel“, „Finanzanwendung“).

Der Abschnitt „ Selection “ des Dialogfelds bietet:

• File: die zu übersetzende TS-Datei.
• Filter: Beschränkung der Übersetzung auf bestimmte Gruppen (Kontexte oder Bezeichnungen).
• Translate: Starten der KI-Übersetzung.

Der Abschnitt „ Progress “ des Dialogfelds bietet folgende Optionen:

• Eine Stopp-Schaltfläche, um den Übersetzungsvorgang anzuhalten
• Apply Translations: Übernehmen der übersetzten Elemente in die TS-Datei.

Während der Übersetzung werden im „ Translation Log “ Fortschrittsmeldungen angezeigt. Überprüfen Sie nach Abschluss des Vorgangs die übersetzten Texte im Protokoll. Klicken Sie auf „ Apply Translations “, um die KI-generierten Übersetzungen in die TS-Datei einzufügen.

Sicherheitshinweise

Bei der KI-Übersetzung werden Daten über das Netzwerk an den von Ihnen konfigurierten Server gesendet. Beachten Sie vor der Verwendung Folgendes:

• Bewahren Sie vertrauliche Zeichenfolgen nicht auf Remote-Servern auf. Qt Linguist sendet die zu übersetzenden Quellzeichenfolgen sowie alle von Ihnen angegebenen „ Context “ an den konfigurierten Server. Verwenden Sie nur einen Server, dem Sie vertrauen, und bevorzugen Sie einen lokalen LLM-Server.
• Überprüfen Sie KI-generierte Übersetzungen, bevor Sie sie anwenden. Qt Linguist fügt die Übersetzungen des Servers unverändert ein. Behandeln Sie diese als nicht vertrauenswürdigen Inhalt und überprüfen Sie sie im Translation Log, bevor Sie „ Apply Translations “ auswählen, da sie unerwartete Markups oder Formatangaben enthalten können.
• Verwenden Sie für Remote-Server vorzugsweise HTTPS. Qt Linguist sendet den API-Schlüssel als Bearer-Token in der Anfrage. Wenn der „ Server URL “ http anstelle von https verwendet, kann jeder auf dem Netzwerkpfad den Schlüssel und den Quelltext im Klartext lesen. Verwenden Sie https für jeden Server, der nicht auf Ihrem lokalen Rechner läuft.

Empfohlene Modelle

Die folgenden Modelle werden für Übersetzungsaufgaben empfohlen, da sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Qualität, Geschwindigkeit und Ressourcenverbrauch bieten. Diese Modelle finden Sie unter:

• Ollama – Suche nach Modellname (z. B. „ ollama pull qwen3:14b “)
• LM Studio – Suche im Modellbrowser
• Hugging Face – GGUF-Dateien für „llama.cpp“ herunterladen

Für Systeme mit begrenzten Ressourcen bieten kleinere Varianten wie Qwen3 8B (5 GB) oder Qwen2.5 7B (5 GB) eine angemessene Übersetzungsqualität bei geringerem Speicherbedarf.