DeepL Translator

DeepL Mercury: Marco Lingüístico Especializado LLM y en Tiempo Real

A partir de enero de 2026, DeepL ha completado su evolución de herramienta de traducción a un Hub de IA Lingüística integral. La arquitectura se centra en el Mercury LLM, una familia de modelos propietarios que utiliza mecanismos de atención dispersa para ofrecer una calidad de traducción superior, manteniendo la latencia inferior al segundo requerida para las API empresariales 📑.

Infraestructura Neural de Nueva Generación

El sistema evita las ineficiencias de los LLM de propósito general mediante un espacio latente lingüísticamente restringido, optimizado para más de 32 pares de idiomas.

• Motor DeepL Mercury: Un LLM específico para tareas que realiza traducción simultánea y alineación estilística (formal/informal/corporativo) en un único paso de inferencia 📑.
• DeepL Voice (Enterprise): Un marco de Speech-to-Speech (S2S) optimizado para gRPC que ofrece una latencia <120ms para videoconferencias en tiempo real e interpretación de eventos en directo 📑.
• Aplicación de Guías de Estilo: Soporte nativo en la API para guías de estilo corporativas personalizadas, permitiendo que el modelo reescriba automáticamente los resultados para ajustarse a terminologías y tonos de marca específicos 📑.

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Soberanía de Datos y Seguridad Empresarial

DeepL Pro 2026 opera bajo una política de Zero-Retention a nivel de hardware, donde los datos de inferencia nunca se almacenan en memoria persistente.

• Aislamiento de Datos por Niveles: Los clústeres empresariales utilizan espacios de memoria GPU dedicados para garantizar cero fugas de datos entre inquilinos durante el procesamiento de documentos de alto volumen 🧠.
• Reconstrucción de Documentos 2.0: Motor mejorado para formatos CAD, PDF y XML complejos que preserva el 100% de los metadatos estructurales mientras traduce nodos de texto profundamente anidados 📑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos y arquitectos deben priorizar los siguientes pasos de validación:

• Latencia de Streaming gRPC: Evaluar el retraso extremo a extremo de los flujos de DeepL Voice en nodos perimetrales regionales para garantizar la sincronización con los fotogramas de vídeo 📑.
• Mercury vs. GPT-5/Gemini 2: Realizar puntuaciones BLEU/COMET específicas por dominio en conjuntos de datos técnicos, legales y médicos para verificar la ventaja del LLM especializado 🧠.
• Cumplimiento Zero-Retention: Auditar el borrado criptográfico de la memoria volátil post-inferencia para garantizar el cumplimiento con los mandatos actualizados del GDPR/AI-Act de 2026 🌑.