该研究使用FLORES-200基准测试，对204种语言进行了实验证据和机器翻译成本分析。结果显示，GPT模型在高资源语言上表现良好，但在低资源语言上表现较差，84.1％的语言中，ChatGPT的翻译能力低于传统机器翻译模型水平。语言的资源水平是决定ChatGPT相对翻译能力的最重要特征，并且在低资源语言和非洲语言上处于劣势。