W 2025 roku model GPT-4o firmy OpenAI, wprowadzony na rynek w maju 2024 roku, nadal odgrywa kluczową rolę w dziedzinie tłumaczeń maszynowych. Dzięki zaawansowanym funkcjom multimodalnym, GPT-4o oferuje bardziej naturalne i kontekstowe tłumaczenia, znacząco usprawniając działanie ChatGPT. Jednakże, oceny przeprowadzone w bieżącym roku ujawniły pewne ograniczenia, szczególnie w przypadku języków o niskich zasobach oraz tekstów literackich, co nadal wymaga ludzkiego nadzoru w specyficznych zastosowaniach. Szybki rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji doprowadził do wprowadzenia modelu GPT-4.5 w lutym 2025 roku, a następnie do premiery GPT-5 w sierpniu 2025 roku. Mimo tych zmian, GPT-4o pozostaje istotnym narzędziem do tłumaczeń, demonstrując znaczące postępy w porównaniu do poprzednich generacji.
Badania z marca 2025 roku sugerują, że modele AI, takie jak GPT-4o, coraz lepiej naśladują ludzkie konwencje językowe i promują różnorodność lingwistyczną, co przekłada się na lepsze zrozumienie kontekstu i redukcję błędów tłumaczeniowych. Wzmocniona integracja AI z systemami zarządzania treścią oraz rozwój branży lokalizacyjnej, której wartość szacuje się na około 30 miliardów dolarów w 2025 roku, podkreślają rosnące znaczenie tych technologii. Analizy z 2025 roku wskazują, że GPT-4o doskonale radzi sobie z tłumaczeniem języków europejskich o wysokich zasobach. Niemniej jednak, napotyka trudności w przypadku języków mniej popularnych lub odległych kulturowo, a także w tłumaczeniu tekstów literackich. W takich przypadkach zauważono błędy gramatyczne i mniej naturalną składnię w porównaniu do tłumaczeń wykonanych przez człowieka, które następnie poddano postedycji. Badania z maja 2025 roku wykazały, że włączenie obrazów jako kontekstu do multimodalnych modeli językowych znacząco poprawia kulturową trafność tłumaczeń AI, co jest szczególnie widoczne w przypadku zachowania specyficznych elementów kulturowych i rozwiązywania niejednoznaczności leksykalnych. W około 68% przypadków oceny ludzkie preferowały tłumaczenia z kontekstem wizualnym nad tymi opartymi wyłącznie na tekście. Pomimo tych wyzwań, postęp w dziedzinie tłumaczeń maszynowych jest niezaprzeczalny. Przewiduje się, że do końca 2025 roku ponad 75% firm oferujących usługi globalne zintegruje narzędzia do tłumaczeń AI. Rozwój modeli ogólnych, zdolnych do obsługi tłumaczeń mowy na tekst, mowy na mowę i tekstu na tekst w ramach jednego systemu, jest kluczowy dla przełamywania barier językowych. W kontekście literatury, choć badania nad tłumaczeniem maszynowym tekstów literackich są wciąż na wczesnym etapie, istnieją dowody na to, że adaptowane systemy NMT mogą oferować bogatsze słownictwo i lepsze metryki oceny w porównaniu do ogólnych modeli. Niemniej jednak, ludzka postedycja pozostaje niezbędna dla zapewnienia najwyższej jakości i niuansów, szczególnie w tekstach o złożonej strukturze i bogactwie kulturowym.