Современные системы машинного перевода – это композиция из нескольких моделей с разными характеристиками

Для простых запросов (короткие фразы, типовые конструкции) используются более лёгкие нейронки: они быстрее и дешевле по ресурсам.

В более сложных сценариях с длинными текстами, сложным контекстом и неоднозначными формулировками – подключаются большие языковые модели. Они генерируют перевод целиком, удерживая связность на уровне крупных блоков, но требуют существенно больше вычислений.
Поэтому на уровне архитектуры применяется маршрутизация запросов: система оценивает сложность входного текста и решает, какую модель использовать.

Такой гибридный подход позволяет балансировать между затраченным временем и качеством, не прогоняя каждый запрос через ресурсоёмкие модели, но сохраняя возможность точной генерации там, где это действительно важно.

Читаем об этом тут: https://www.kommersant.ru/doc/8512881