查文献时，网页翻译广告满天飞；用APP，动不动就要充会员；好不容易找到个免费的，翻译结果却让人啼笑皆非，比如把 “Python decorator” 译成 “蟒蛇装饰者”…… 这种“翻译焦虑”，是时候终结了！今天为大家精选5款在GitHub上广受好评（均获5K+星标）的开源翻译工具，覆盖从命令行查词、本地神经翻译到前端国际化等不同场景，全部免费、无套路，让你彻底摆脱翻译困扰。
Translate Shell
详细介绍
这是命令行里的“翻译闪电侠”，不用开浏览器、不用装APP，终端里敲个命令就能查单词、翻句子，支持50多种语言互译（中、英、日、韩全涵盖），还能听发音、查词典例句。最绝的是它轻量到离谱——安装包才几百KB，启动快到没感觉，堪称“键盘不离手星人查翻译的救命神器”。
主要功能
多语言互译（中英、中日、中韩等50+语言，日常和专业场景都够用）；词典级解析（查单词时显示词性、常见搭配、例句，比单纯翻译更懂语法）；离线支持（下载语言包后没网也能翻，出差坐飞机也能用）；跨工具集成（能嵌到Vim、Emacs里，写代码时选中单词直接翻，不中断思路）；语音朗读（支持听英文、日文发音，练听力也方便）。
应用场景
程序员看外文文档（遇到“deprecated”“dependency”这类词，终端输“trans deprecated”秒知意思，不用切窗口）；学生学外语（记单词时查例句，比如“trans -d 美丽”看英文翻译和用法，比单词APP轻量）；职场人写英文邮件（不确定“附件”怎么说，输“trans 附件”，连“attachment”的搭配都给你列出来）；甚至看外国剧（复制台词到终端，输“trans 台词内容”，不用等字幕组更新）。
使用方法
# 1. 安装（Ubuntu为例，其他系统看官网）
sudo apt install translate-shell
# 2. 基本翻译（中英互译）
trans "你好，世界" # 中文转英文，输出"Hello, world"
trans :zh "I love programming" # 英文转中文，输出"我喜欢编程"
# 3. 查词典（看单词用法，带例句）
trans -d good # 查good的含义，显示"形容词：好的"，还有"good at"等搭配例句
trans -d 编程 # 查"编程"的英文，显示"programming"，附带"计算机编程"等场景用法
# 4. 听发音（需要先装mpg123播放器）
sudo apt install mpg123
trans -speak "Python is easy to learn" # 听英文发音
trans -speak :zh "开源翻译工具真好用" # 听中文发音
项目对比
比网页翻译快（不用开浏览器输网址，终端直接操作，省3步操作）；比翻译APP轻量（APP占内存几百MB，它才几百KB，低配电脑也流畅）；比词典工具灵活（词典APP只能查单词，它能翻句子、听发音，场景更全）。喜欢用终端、怕麻烦的人，选它准没错。
项目地址
https://github.com/soimort/translate-shell
Argos Translate
详细介绍
这是个“能本地跑的轻量级翻译”，不用连外网、不用调用第三方API，下载语言模型后就能在自己电脑上翻译，支持中、英、法、德等10多种语言，翻译质量比普通机翻好太多，还能集成到其他软件（比如 LibreOffice）。最适合怕数据泄露的人——翻译内容不联网，查敏感文档也放心，堪称“本地翻译的小能手”。
主要功能
本地离线翻译（模型下到本地，不用联网，保护隐私）；多语言支持（中英、英法、英德等，覆盖主流语言）；轻量级部署（模型最小才几十MB，普通电脑也能装，启动快）；第三方集成（能嵌到LibreOffice、Chrome插件里，用起来更方便）；开源免费（无广告、无会员，所有功能全开放）。
应用场景
翻译敏感文档（比如公司英文合同，不想上传到网上，本地翻译更安全）；没网时查资料（出差在外没网，用它翻酒店入住单、景点介绍）；学生写外文作业（翻作文、论文片段，不用等在线翻译加载）；甚至给老人用（简单界面，选语言输内容就出结果，比复杂APP好上手）。
使用方法
# 1. 用pip安装（Python 3.8+）
pip install argostranslate
# 2. 下载语言模型（以中英互译为例）
argospm install translate en zh # 安装英文→中文模型
argospm install translate zh en # 安装中文→英文模型
# 3. 命令行翻译
argostranslate translate -t zh "Hello, how are you?" # 英文转中文，输出"你好，你怎么样？"
argostranslate translate -t en "今天天气很好。" # 中文转英文，输出"The weather is very nice today."
# 4. 用GUI界面（适合不喜欢命令行的人）
argostranslate-gui # 启动图形界面，选语言、输内容，点翻译就出结果
项目对比
比DeepL免费（DeepL免费版有字符限制，付费版贵，它全免费）；比Google翻译本地（Google翻译要联网且数据可能上传，它本地跑，隐私更安全）；比Translate Shell翻译质量高（Translate Shell偏词典级，它是神经翻译，翻句子更通顺）。想本地翻译、怕隐私泄露的人，选它没错。
项目地址
https://github.com/argosopentech/argos-translate
OpenNMT
详细介绍
这是个“专业级神经机器翻译框架”，适合想自己训练翻译模型的人——不管是训练“中文→小语种”模型，还是优化现有翻译（比如针对游戏、医疗领域），它都能搞定。支持TensorFlow、PyTorch，文档超详细，还有现成的预训练模型，堪称“翻译领域开发者的‘造轮子’神器”。
主要功能
神经机器翻译（基于Transformer架构，翻译质量比传统统计翻译好）；多框架支持（兼容TensorFlow、PyTorch，开发者不用换工具）；预训练模型多（提供中英、英德等现成模型，下载就能用，不用从零训）；自定义训练（能喂自己的数据集，训练领域专属模型，比如“游戏术语翻译”）；多语言支持（能做多语言互译，比如同时支持中英、中日）。
应用场景
企业做领域翻译（比如医疗公司训练“医学文献翻译”模型，翻专业术语更准）；开发者做翻译工具（基于它开发专属翻译APP/API，比如针对外贸的“产品描述翻译”）；研究人员做NLP（用来实验新的翻译算法，文档全，上手快）；甚至高校教学（教神经机器翻译原理，用它做实验案例）。
使用方法
# 1. 用Docker快速体验（不用装复杂依赖）
docker pull opennmt/opennmt-tf:latest
# 2. 下载预训练模型（中英互译）
wget https://s3.amazonaws.com/opennmt-models/tf/ende_wmt19.tar.gz
tar -xzf ende_wmt19.tar.gz # 这里是英德模型，中英模型可查官网
# 3. 命令行翻译（用预训练模型）
echo "Hello world" | docker run -i opennmt/opennmt-tf:latest
translate --model ende_wmt19/model.ckpt --vocab ende_wmt19/vocab.txt
--source_lang en --target_lang de # 英文转德文，输出"Hallo Welt"
# 4. 训练自己的模型（简单示例，详细看文档）
# 准备数据集（src.txt存源语言，tgt.txt存目标语言）
echo "我爱编程" > src.txt
echo "I love programming" > tgt.txt
# 开始训练（用PyTorch版本）
pip install opennmt-py
onmt_preprocess -train_src src.txt -train_tgt tgt.txt -save_data data
onmt_train -data data -save_model my_model
项目对比
比Google Cloud Translation灵活（Google是API调用，它能自己训模型，适合定制）；比Hugging Face Transformers更专注翻译（Hugging Face是通用NLP，它专门做翻译，功能更全）；比传统翻译框架（如Moses）先进（基于Transformer，翻译质量更高，速度更快）。需要定制翻译模型的开发者，它是行业标准级选择。
项目地址
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-tf（TensorFlow版）；https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py（PyTorch版）
Lingva Translate
详细介绍
这是Google翻译的“开源无广告平替”，界面和Google翻译几乎一模一样，能翻文本、网页、文档，还能切换多种语言，但没有广告、不用登录，甚至能自己部署到服务器，对接Google翻译API（免费额度内）。不用再忍受Google翻译的弹窗广告，也不用怕登录后数据被跟踪，堪称“喜欢Google翻译但烦广告的救星”。
主要功能
Google翻译同款界面（操作逻辑一样，用惯Google的人零门槛上手）；无广告无登录（打开就能用，不用点掉弹窗，不用输账号）；多功能支持（文本翻译、网页翻译、文档翻译，Google有的它基本都有）；自建部署（能部署到自己的服务器，避免API调用限制，更稳定）；隐私保护（不收集用户翻译内容，比官方版更安全）。
应用场景
日常查翻译（翻句子、单词，界面干净，没有广告打扰）；翻译网页（复制外文网页链接，它能整页翻译，比浏览器插件快）；翻译文档（上传Word、PDF，不用转格式，直接翻内容）；团队共享（部署到公司服务器，大家一起用，不用每个人申请Google API）。
使用方法
# 1. 用Docker部署（自己搭服务，更稳定）
docker run -d
--name lingva-translate
-p 3000:3000
-e "LINGVA_DEFAULT_SOURCE=en"
-e "LINGVA_DEFAULT_TARGET=zh"
thedaviddelta/lingva-translate:latest
# 2. 访问使用
打开浏览器访问http://localhost:3000→界面和Google翻译一样
# 文本翻译：输"Hello, world"，选目标语言中文，点翻译秒出结果
# 网页翻译：在"Web"标签输https://github.com，点翻译，整页变成中文
# 文档翻译：在"Documents"标签上传英文PDF，选中文，下载翻译后的文件
# 3. 直接用官方演示站（不用自己部署，适合临时用）
访问https://lingva.ml→直接用，和自己部署的功能一样
项目对比
比Google翻译官方版干净（无广告、无登录，体验更流畅）；比其他开源翻译前端功能全（有的只支持文本，它支持网页、文档，更实用）；比DeepL网页版灵活（能自建部署，避免地区限制，比如某些地区用不了DeepL）。喜欢Google翻译的界面但烦广告，选它准没错。
项目地址
https://github.com/thedaviddelta/lingva-translate
i18next
详细介绍
这是前端开发的“国际化翻译神器”，专门解决APP/网站多语言适配的痛点——不用手动写多语言切换逻辑，它能帮你管理翻译文案、切换语言、处理复数/性别等特殊场景，支持React、Vue、Angular等所有前端框架，生态超全，堪称“前端开发者做国际化的‘扛把子’工具”。
主要功能
多框架支持（React、Vue、Angular、Vanilla JS全兼容，不用换工具）；文案管理（把翻译文案存在JSON文件里，不用散在代码里，方便维护）；特殊场景处理（支持复数、性别、日期格式化，比如英文“1 apple”“2 apples”自动切换）；语言切换（一行代码切换语言，界面实时更新，不用刷新页面）；插件丰富（能加翻译缓存、API对接、编辑器，功能随你扩）。
应用场景
前端做多语言APP（比如做一个支持中、英、日的电商APP，用它管理所有文案）；网站国际化（企业官网要支持多语言，用它切换语言，不用写重复代码）；小程序多语言（微信小程序、支付宝小程序，用它适配不同地区语言）；甚至桌面端应用（Electron开发的桌面APP，用它做国际化，体验一致）。
使用方法
# 1. 安装（以React项目为例）
npm install i18next react-i18next i18next-http-backend i18next-browser-languagedetector
# 2. 配置i18next（src/i18n.js）
import i18n from "i18next";
import { initReactI18next } from "react-i18next";
import Backend from "i18next-http-backend"; // 加载JSON文案
import LanguageDetector from "i18next-browser-languagedetector"; // 自动检测语言
i18n
.use(Backend)
.use(LanguageDetector)
.use(initReactI18next)
.init({
fallbackLng: "zh", // 默认语言中文
interpolation: { escapeValue: false }, // React已转义，这里关了
});
export default i18n;
# 3. 新建翻译文案（public/locales/zh/translation.json）
{
"welcome": "欢迎来到我的网站！",
"login": "登录",
"apple": "{{count}}个苹果" // 复数场景
}
# 4. 在React组件中使用
import { useTranslation } from "react-i18next";
function App() {
const { t, i18n } = useTranslation();
// 切换语言到英文
const changeToEn = () => i18n.changeLanguage("en");
return (
<div>
<h1>{t("welcome")}</h1>
<button onClick={changeToEn}>切换到英文</button>
<p>{t("apple", { count: 2 })}</p> // 输出"2个苹果"
</div>
);
}
export default App;
项目对比
比React-intl生态广（React-intl只支持React，它支持所有前端框架，复用性强）；比vue-i18n功能全（vue-i18n只支持Vue，它能处理更复杂的场景，比如复数、性别）；比手动写多语言灵活（手动写要维护大量if-else，它用JSON管理文案，切换语言一行代码）。前端做国际化，它是行业首选工具。
项目地址
https://github.com/i18next/i18next
这5个开源翻译神器是不是各有神通？我用Translate Shell看英文文档，不用切窗口秒查单词；用i18next做前端项目，多语言切换超省心！
