PDF文件翻譯神器！PDFMathTranslate 用 AI 打造你的專屬PDF全文雙語翻譯工具

作者：亞瑟 5月 06, 2025

這幾年AI翻譯技術突飛猛進，讓「看不懂專業外文文件」這件事，不再是只能靠Google逐字翻譯死命猜的痛苦經驗。特別是對像我這種平常常需要閱讀論文、專業文件、簡報講義甚至PDF教材的人來說，能夠快速、準確地「看懂」比起「逐字翻」重要太多。

你可能會問：不是已經有Google翻譯或DeepL了嗎？對！這些翻譯工具確實很好用，但它們在免費版本的服務主要還是針對單一段落、網頁、文件片段，遇到複雜格式的PDF檔案──尤其裡面有數學公式、圖表、排版結構的時候，翻譯效果往往會一團亂。更不用說有些關鍵資訊直接「漏翻」或「亂碼」，讀者還得回去猜原文。

這時候，像 PDFMathTranslate 這類專門針對「含數學公式與專業排版PDF」而設計的AI翻譯工具就顯得特別有價值。它的出現，正是為了解決這類需求：如何讓我們可以保留公式排版、快速翻譯整份PDF，而且還能搭配自己選的翻譯引擎（不管是Google、OpenAI、DeepL還是Bing...等各種不同語言模型）？

專為數學與技術PDF打造的AI翻譯神器：PDFMathTranslate 有什麼厲害的？

PDFMathTranslate 並不是單純把整份PDF轉成文字再貼去翻譯而已——它真正厲害的地方，在於針對「數學公式」與「排版格式」的保留處理能力。這點對於像我這種常常接觸科學數據資料、醫學論文、專業簡報PDF的人來說，根本就是救命工具。

它的核心設計來自 GitHub 上開源的 Byaidu/PDFMathTranslate 專案，內建多款翻譯服務支援，包括：

Google/Bing 翻譯（免API Key也能使用）
DeepL/DeepLX
OpenAI 格式 API（如 ChatGPT、LM Studio 本地部署模型）
Ollama、Gemini、Grok、DeepSeek....等近二十種

近期也被搭配用於「沉浸式翻譯」的 BabelDOC，可進行段落對照、雙語並排閱讀等功能延伸。

它能夠將原本 PDF 中的公式區段先用 LaTeX 抽離辨識，再結合文字與排版處理後送往指定翻譯引擎，最後再重新合併，呈現出一份幾乎與原始PDF相同排版的雙語翻譯版本。而且你可以自訂翻譯來源與目標語言、設定翻譯範圍與行數分段、甚至保留或排除特定字型/公式格式，這些進階選項對進階使用者超級友善。

更棒的是，它本身提供圖形化介面（GUI），使用起來完全不需要寫程式，點一點、選一選就能完成翻譯流程。若搭配像 LM Studio 這類本地模型伺服器，甚至還可以做到「完全離線、安全保密、不限次數」的吃到飽自動化PDF翻譯。

手把手教你部署 PDFMathTranslate：從零開始也能輕鬆上手！

如果你跟我一樣是用 Windows 筆電（我自己的機器是 Intel i7-13700H 處理器 + NVIDIA RTX 4050 獨立顯卡 + 32GB RAM，已安裝 Python 3.10 和 Git），那你其實已經具備完美的環境，可以輕鬆部署 PDFMathTranslate。

這裡我們先走最簡單的入門方式，不需要搞 OpenAI Token、不用額外花錢，直接使用內建的「Google 翻譯」引擎就能開工：

✅ 安裝與啟動流程（基本模式）

可參考 GitHub 專案頁面 Byaidu/PDFMathTranslate

啟用虛擬環境（建議用 Anaconda 或 Miniconda 來管理）：
```
conda create -n pdf2zh python=3.10
conda activate pdf2zh
```
安裝 PDFMathTranslate 必要套件：
```
pip install pdf2zh
```
啟動圖形介面：
```
pdf2zh -i
```
接著你的瀏覽器就會自動開啟本地介面，像是 http://127.0.0.1:7860，整個 GUI 操作非常直覺！(如果瀏覽器沒有自動開啟並跳轉，請手動在瀏覽器開啟)

🧪 基本設定推薦

翻譯引擎選擇：先用 Google 翻譯試跑（免 API Key，超佛心）
輸出語言選擇：可選「繁體中文」，並確認下方頁面範圍設定

這樣就可以直接翻譯一份含有格式的PDF講義、論文或專業技術手冊了。重點是，格式不會跑掉！這對許多專業人士來說是極重要的一點。

解鎖進階模式：用本地語言模型提升翻譯自由度與隱私性

雖然 Google 翻譯在起步階段就很好用，但如果你想進一步保護機密文件的內容，或不想受限於商業API的流量限制或費率，PDFMathTranslate 也提供一個更進階的選項：支援自定翻譯引擎！這代表你可以模擬 OpenAI API 串接方式無限制使用 Gemma、Llama、Qwen....這類語言模型進行本地端翻譯，不經過網路送出資料，隱私更高、無流量限制，效能則取決於本機硬體的算力。

🧠 LM Studio：像 ChatGPT 一樣的私有本地 API

LM Studio 是一款可以把 Hugging Face 上的語言模型（例如 Mistral、Gemma、Qwen 等）直接在你電腦上跑起來的應用程式，它內建 API 模擬器，啟動後會在 http://localhost:1234/v1 提供一個類似 OpenAI 的 API。

PDFMathTranslate 只要設定好以下環境變數即可（在 PowerShell 以管理員身分執行）：

setx OPENAILKED_BASE_URL "http://127.0.0.1:1234/v1" 
setx OPENAILKED_API_KEY  "XXXXXX" (可自訂任何英數字)
setx OPENAILKED_MODEL    "gemma-3-4b-it"(可選自己在LM Studio實際的本地模型)

當然你可以透過 LM Studio 後台選擇任何想要使用的本地模型。

不想自己架也沒關係：線上試用版與沉浸式工具推薦

如果你覺得前面介紹的安裝與本地部署步驟對你來說稍嫌複雜，或是手邊電腦硬體效能有限，其實也有不少「免安裝、免設定」的線上介面可以直接體驗 PDFMathTranslate 的威力。

以下幾個是目前可供免費試用的線上介面，基本上打開網站、上傳PDF、按下翻譯就能看到成果：

PDF2ZH.com：原作者提供的官方展示頁，操作直覺，速度不慢，適合入門使用。
Hugging Face Space：提供 Docker 容器執行的 Web 版，同樣支援數學公式辨識。
ModelScope Studio Demo：來自阿里巴巴開放平台的展示版本，介面簡潔乾淨。

這些雖然使用方便，但也有幾個需要注意的地方：

檔案大小或格式受限：有些平台限制上傳檔案大小（例如 20MB 內），或會自動轉成文字格式。
隱私性考量：文件會上傳到雲端，若內容涉及機密或個資，建議還是使用本地端部署更安全。
翻譯次數與速率：免費版通常有排隊等待或使用次數限制，對長期使用者可能不夠穩定。

此外，若你本身已經有使用「沉浸式翻譯」這類瀏覽器擴充工具，也可以搭配 BabelDOC 生成的翻譯稿一起使用，享受段落對照、雙語閱讀、即時查字等功能，學習效果更好也更輕鬆。

結語：翻譯，不只是看懂，更是知識輸出的一部分

在這個AI工具百花齊放的時代，PDFMathTranslate 提供了一個非常實用、可擴充、又自由度高的解法，特別適合需要頻繁接觸外文PDF、講義、論文、技術手冊、研究資料的工作者、學生與研究人員。

比起過去單靠人工翻譯或一段一段貼上 Google 翻的時代，現在我們可以用更自動化、更智慧的方式，把知識從「輸入」變成「內化」，甚至可以再進一步「產出」。更棒的是，這樣的流程現在不需要花錢買API，也不一定要有高超的技術背景，只要一台筆電，就能啟動屬於你自己的專屬AI翻譯小助手。

如果你也跟我一樣，覺得 AI 不該只是單純「看熱鬧」，而是「真實提升自己吸收知識與工作效率」的工具，那麼我誠摯推薦你試試看 PDFMathTranslate。也歡迎你在留言區或寫信分享你的使用心得與踩坑經驗，讓我們一起把這些工具用得更好、更聰明。

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