Lara 3, la sfida italiana alle grandi IA parte dalle traduzioni

La partita europea sull’intelligenza artificiale si gioca anche su strumenti verticali, costruiti per un compito preciso. È questa la scommessa di Translated, che con Lara 3 prova a competere nel campo della traduzione professionale contro sistemi generalisti sviluppati da alcuni dei maggiori gruppi tecnologici mondiali.

L’azienda, fondata a Roma nel 1999 da Marco Trombetti e Isabelle Andrieu, lavora da anni tra servizi linguistici e automazione. La nuova generazione di Lara punta a utilizzare questa esperienza per gestire non soltanto la resa delle frasi, ma anche terminologia, coerenza aziendale e adattamento dei contenuti ai diversi mercati.

Un sistema pensato per il lavoro reale

Tra le novità annunciate figurano la traduzione di immagini e file audio, oltre alla compatibilità con documenti in 72 formati. Translated sostiene di avere diminuito del 70% i problemi di impaginazione, frequenti quando la versione tradotta occupa uno spazio diverso rispetto al testo di partenza.

Lara 3 può inoltre collegarsi a glossari e memorie di traduzione. Questi archivi raccolgono termini e formulazioni già approvati, consentendo alle aziende di mantenere una voce uniforme nei documenti realizzati in periodi differenti. Il servizio è disponibile tramite Lara Translate, le interfacce per sviluppatori e TranslationOS, la piattaforma di Translated destinata alla gestione dei progetti linguistici.

Il vantaggio dichiarato nei confronti

Nella valutazione alla cieca organizzata dall’azienda, tre traduttori hanno esaminato ogni risultato senza sapere quale sistema lo avesse prodotto. Lara 3 ha raggiunto l’82% di giudizi favorevoli, mentre GPT-5.6 Sol di OpenAI si è fermato al 69% e Claude Fable 5 di Anthropic al 67%; DeepL e Google Translate hanno ottenuto rispettivamente il 57% e il 53%.

La prova ha preso in esame 16.800 traduzioni dall’inglese, articolate in 21 combinazioni linguistiche. Il modello italiano è arrivato primo in 20 casi su 21, con risultati particolarmente positivi, secondo Translated, nei contenuti finanziari, tecnologici e turistici destinati alla localizzazione professionale.

Quella valutazione non coincide però con la graduatoria ufficiale WMT25. La società ha utilizzato una selezione di materiali del riferimento internazionale insieme a testi proprietari; ciascun elaborato è stato considerato approvato quando almeno due dei tre professionisti coinvolti hanno espresso un parere positivo. I dati, quindi, vanno interpretati alla luce delle condizioni definite per il confronto.

Anche i test più difficili lasciano margini

Un risultato separato arriva dal Last Translation Benchmark, iniziativa coordinata da Vilém Zouhar dell’ETH di Zurigo con la collaborazione di oltre 200 persone. La prova sottopone i modelli a frasi idiomatiche, riferimenti culturali, istruzioni ambigue e materiali che possono includere elementi visivi o sonori, associando a ogni caso criteri specifici per individuare gli errori.

Nella classifica resa pubblica da Translated, Lara 3 nella modalità Think ha raggiunto il 56,09%, circa 11 punti percentuali oltre il migliore concorrente indicato dall’azienda, davanti anche a GPT-6 Astra Pro e Gemini 3.1 Pro. Il punteggio mostra al tempo stesso la complessità degli esercizi: persino il sistema in testa non risolve una parte consistente delle situazioni costruite per far emergere le debolezze dei modelli. Gli stessi ricercatori precisano che questo tipo di prova non misura direttamente la qualità media nell’uso quotidiano.

Sul fronte dell’efficienza, un’altra misurazione interna attribuisce a Lara 3 una produttività 23 volte maggiore rispetto a Claude Fable 5. A parità di spesa, il sistema avrebbe elaborato 3,75 volte più caratteri. Si tratta di valori legati alle impostazioni del test e non necessariamente replicabili in ogni scenario operativo.

Addestramento e accesso al modello

Translated descrive l’apprendimento di Lara 3 come un percorso fondato sulla pratica. Oltre ai normali esempi composti da testo originale e traduzione, il modello produce più alternative e riceve una valutazione automatica costruita con il contributo delle correzioni effettuate dai traduttori. Ripetendo il ciclo, rafforza le soluzioni ritenute più appropriate e riduce quelle associate agli errori.

La modalità Think interviene invece quando il sistema viene utilizzato: prima della risposta, Lara 3 analizza e rivede il risultato, cercando di scegliere la formulazione più adatta. L’obiettivo è riprodurre almeno in parte il procedimento con cui un professionista confronta diverse possibilità prima di consegnare il testo.

Dopo la presentazione iniziale di luglio a un gruppo ristretto di partner, il modello è stato reso accessibile a imprese, traduttori e utenti privati. Il piano commerciale calcola la spesa sulla quantità di caratteri originali e permette alle aziende di condividere un volume di traduzione tra più collaboratori, senza acquistare una licenza individuale per ciascuno. Sono previste anche alternative per conservare i dati nell’Unione europea oppure negli Stati Uniti.

Lara nasce dal progetto avviato da Translated nel 2024, dopo diverse generazioni di tecnologie linguistiche sviluppate dall’azienda. Con Lara 3, la società romana cerca di dimostrare che una realtà specializzata nella traduzione può ritagliarsi uno spazio nel confronto con i grandi modelli generalisti, concentrandosi su precisione, continuità terminologica e impiego professionale.