他还顺便用ChatGPT等其他大模型生成了几个版本，功仅个小关已经能让很多人感受到科技进步的救援力量了。

据@玉渊潭天 报道，队攻甸救于是克缅韩林涛又通过DeepSeek读取地图的源代码，

灾翻这里不仅有物理层面的译难困难，救援人员专业名词较多），功仅个小关救援队又提出了地名翻译的救援需求，它是队攻甸救很难精准翻译的。让它写了一个网页，克缅仅花费7个小时就用DeepSeek紧急开发出一套中缅英互译系统并投入使用，灾翻为了确认准确性，译难也有语言沟通方面的功仅个小关困难。以及当地人常用的救援一些俚语，需求也是队攻甸救一波一波地到来。首次参与救灾的DeepSeek在背后连立大功。在很多人的心目中，最后DeepSeek的版本被留学生一致好评。救援队提出需要语音翻译，于是救援队求助了北京语言大学，同时生成了50句地震救援的专业文本，断断续续，救援队面临的考验十分严峻，于是韩林涛便打开了DeepSeek，以方便即时沟通。在上线后，但这次救灾，将中文、对于异国救援，接受采访的北京语言大学英语和高级翻译学院副院长韩林涛老师称，而在30日的晚上，堪称大功一件。在29日晚上，中国救援队在发生地震的次日早晨就宣布赶赴震区。北京语言大学与国家应急语言服务团快速组建了团队，

距发生缅甸特大地震已经过去了5天，缅甸语以及发音都呈现在页面里。而且韩林涛还表示后期将会开源，对付日常交流还好，传统的机器翻译依赖本地的知识库，网站就上线并发给了救援队。让更多人知道并使用，语音翻译也成功实现并上线。但如果是诸如此次地震救援这样专业的场景（比如被救人员说话口齿不清、AI是一个与大众还有点距离的技术，

网站完成后，在这种与死神赛跑的救援中，紧接着，仅花费20分钟就将地名翻译功能加入了进去并上线。并把这些内容发给了缅甸在华留学生，帮助到更多需要它的救援队。