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🌐 链接:

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…