Qwen vs DeepSeek: Якая мадэль ШІ перакладае лепш?

Прапусціце тыя ж 12 000 сегментаў перакладу праз Qwen і DeepSeek, і DeepSeek выйграе ў большасці моўных пар. Гэта яшчэ не ўся гісторыя. Падзяліце вынікі па кірунках, і выявіцца пэўная заканамернасць: Qwen скарачае большую частку разрыву, а часам і лідзіруе, асабліва калі мэтавай мовай з'яўляецца англійская. Пры перакладзе з англійскай на любую іншую мову DeepSeek выйграе амаль кожны раз.

Гэты падзел мае большае значэнне, чым адзін агульны пераможца, калі вы перакладаеце кантэнт на дзясяткі моў, а не на адну моўную пару. 

Што такое Qwen і DeepSeek?

Qwen — гэта сямейства вялікіх моўных мадэляў ад Alibaba. Сучаснае пакаленне — Qwen3.8, выпушчанае ў жніўні 2026 года: Qwen3.8-Max — гэта закрыты флагман толькі з доступам праз API з 2,4 трыльёнамі параметраў, у той час як Qwen3.8-27B — гэта меншая мадэль з адкрытымі вагамі, выпушчаная пад ліцэнзіяй Apache 2.0 праз некалькі дзён, прызначаная для каманд, якія хочуць размяшчаць мадэль на ўласных серверах.

DeepSeek — гэта кітайская лабараторыя ШІ, вядомая мадэлямі тыпу "сумесь экспертаў", якія забяспечваюць перадавую прадукцыйнасць за долю кошту вываду. Яго бягучае пакаленне, DeepSeek V4, запушчанае ў красавіку 2026 года ў дзвюх версіях: V4 Pro (усяго 1,6 трыльёна параметраў, каля 49 мільярдаў актыўных на токен) для працы, арыентаванай на якасць, і V4 Flash (усяго 284 мільярды, каля 13 мільярдаў актыўных) для працоўных нагрузак, адчувальных да затрымкі. Абедзве пастаўляюцца як адкрытыя вагі пад ліцэнзіяй MIT.

Як насамрэч суадносяцца Qwen і DeepSeek у перакладзе, а не толькі ў тэстах прадукцыйнасці?

Большасць параўнанняў Qwen і DeepSeek спасылаюцца на тэсты агульнага прызначэння: праграмаванне, матэматыка, лагічнае мысленне. Ніводзін з іх не вымярае якасць перакладу наўпрост, а запуск кожнай мадэлі на розных зыходных тэкстах робіць немагчымым аддзяленне любой розніцы ў дакладнасці ад асаблівасцей самога тэксту.

Уласны трафік перакладаў MachineTranslation.com за апошнія 28 дзён дае больш дакладнае прадстаўленне, паколькі абедзве мадэлі перакладалі ідэнтычны зыходны тэкст. У 98 моўных парах і больш чым у 12 000 супастаўленых сегментах DeepSeek атрымаў вышэйшы бал у 83 парах, а Qwen — у 15. Калі звузіць гэты спіс да 27 пар, дзе мэтавай мовай з'яўляецца англійская, разрыў рэзка скарачаецца: DeepSeek перамагае ў 63% з іх (17 з 27), Qwen перамагае ў 37% (10 з 27). У астатняй 71 пары, дзе англійская мова не з'яўляецца мэтавай, DeepSeek перамагае ў 92% выпадкаў (66 з 71).

Доля перамог па кірунках перакладу (98 моўных пар, ідэнтычны тэкст)

Узважаны сярэдні бал па кожным супастаўленым сегменце складае 9.13 з 10 для DeepSeek і 8.98 для Qwen. Гэта рэальны разрыў, але ён размеркаваны нераўнамерна, што больш карысна ведаць, калі ваш кантэнт перакладаецца больш чым у адным кірунку. Гэта той самы падыход прамога параўнання, які MachineTranslation.com выкарыстоўвае ў сваім поўным тэсціраванні параўнання мадэлей, а не толькі для гэтай адной пары.

Агрэгаваныя паказчыкі пацвярджаюцца і на асобных тэставых прыкладах. Тэстуючы французскую фразу «Elle est directrice adjointe du département commercial», DeepSeek і Qwen сышліся на аднолькавым англійскім варыянце: «deputy director of commercial department». Вы можаце праверыць гэты вынік тэсту ў рэальным часе наўпрост. Пры тэсціраванні перакладу «as soon as possible» на іспанскую мову DeepSeek адышоў ад кансенсусу чатырох мадэлей з варыянтам «esté hecho» замест «se haga», што з'яўляецца рэальным выпадкам разыходжання , які адлюстроўвае граматычнае адрозненне паміж працэсам і вынікам, а не памылку.

Чаму Qwen лепш перакладае менавіта на англійскую мову?

Дадзеныя не тлумачаць чаму, яны паказваюць толькі дзе. Некаторыя з самых моцных пар Qwen для перакладу на англійскую мову — гэта тамільская, кітайская, польская, італьянская і іўрыт, якія з'яўляюцца зыходнымі мовамі з вялікімі, добра задакументаванымі англамоўнымі навучальнымі корпусамі, даступнымі для распрацоўшчыкаў мадэлей у цэлым. За межамі гэтага аднаго кірунку перавага DeepSeek захоўваецца амаль усюды: як пры перакладзе з англійскай мовы, так і паміж неанглійскімі моўнымі парамі.

Гэта выключае магчымасць разглядаць любую з мадэлей як універсальны варыянт па змаўчанні. Каманда, яка перакладае спісы тавараў з іспанскай мовы на шэсць іншых і чакае такіх жа вынікаў эфектыўнасці, якія яна бачыла пры перакладзе запыту ў службу падтрымкі з кітайскай на англійскую, прымяніла б няправільны досвед з няправільнага кірунку. Гэта тая самая асіметрыя, якая праяўляецца ў аналізе мадэлей для кірунку з іспанскай на англійскую на сайце MachineTranslation.com, дзе лідзіруючыя мадэлі не супадаюць з тымі, што лідзіруюць у зваротным кірунку.

Ці з'яўляюцца Qwen і DeepSeek бясплатнымі і з адкрытым зыходным кодам?

Ліцэнзаванне для кожнай з іх адрозніваецца. DeepSeek ліцэнзуе як V4 Pro, так і V4 Flash на ўмовах MIT, адной з самых свабодных ліцэнзій з адкрытым зыходным кодам, таму абедзве мадэлі можна бясплатна разгортваць на ўласных рэсурсах без абмежаванняў. У Qwen сітуацыя іншая: Qwen3.8-27B пастаўляецца пад ліцэнзіяй Apache 2.0 і даступная для бясплатнага разгортвання на ўласных рэсурсах, але флагманская Qwen3.8-Max застаецца закрытай, даступнай толькі праз API і пад уласнай ліцэнзіяй Alibaba.

На практыцы гэта азначае, што з боку DeepSeek на абодвух узроўнях якасці існуе варыянт з цалкам адкрытымі вагамі і ліцэнзіяй MIT. З боку Qwen пераход на мадэль з адкрытымі вагамі азначае адмову ад флагманскай мадэлі.

Колькі каштуе выкарыстанне Qwen і DeepSeek у вялікіх маштабах?

Пасля пастаяннага зніжэння коштаў DeepSeek у маі 2026 года яе бягучыя апублікаваныя тарыфы на API складаюць $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 за мільён выходных токенаў для V4 Pro, а V4 Flash каштуе танней у якасці тарыфу, аптымізаванага пад мінімальную затрымку.

Для каманд, якія разгортваюць любую з мадэлей на ўласных рэсурсах замест выкарыстання воблачнага API, параўнанне выдаткаў цалкам змяшчаецца ў бок інфраструктуры GPU і становіцца залежным ад колькасці параметраў і эфектыўнасці актыўных параметраў, а не ад тарыфу за токен.

Ці з'яўляецца якая-небудзь з гэтых мадэлей дастаткова бяспечнай для юрыдычнага, медыцынскага або рэгуляванага кантэнту?

Ніводная з мадэлей не публікуе сертыфікатаў бяспекі, прызначаных менавіта для перакладу, а агульныя тэсты бяспекі не правяраюць тыя віды збояў, якія важныя для рэгуляванага кантэнту: няправільна перакладзеная доза, змененае палажэнне аб адказнасці ці несумяшчальны юрыдычны тэрмін. Уласнае тэсціраванне MachineTranslation.com выявіла менавіта такія разыходжанні паміж мадэлямі ў юрыдычных і медыцынскіх тэкстах, уключаючы выпадкі, калі мадэлі выкарыстоўвалі розныя юрыдычныя тэрміны з рознымі сферамі прымянення , нягледзячы на тое, што абедзве атрымалі высокія балы па агульных паказчыках якасці.

Для кантрактаў, іміграцыйных дакументаў або клінічнага кантэнту гэта сведчыць на карысць спалучэння вынікаў працы любой мадэлі з этапам праверкі чалавекам , а не сляпога даверу аднаму выніку ШІ, незалежна ад таго, якая мадэль яго стварыла.

Што гэта азначае, калі вы выконваеце лакалізацыю адразу на шмат моў?

Параўнанне, пабудаванае на адной моўнай пары, практычна нічога не кажа пра саракавую пару. Зафіксаванае тут раздзяленне на кірункі «на англійскую / з англійскай» пацвердзілася на выбарцы з 98 пар менавіта таму, што яно тэсціравалася ў такім маштабе: адзінкавы тэст для кірунку з англійскай на іспанскую (як праводзіцца ў большасці параўнанняў Qwen і DeepSeek) паказаў бы ўпэўненае лідарства DeepSeek і нічога б не сказаў пра тое, што адбываецца, калі ў працэс уключаюцца тамільская, польская ці іўрыт.

Гэта практычны аргумент на карысць таго, каб па змаўчанні не прывязваць буйную праграму лакалізацыі да вынікаў працы толькі адной мадэлі. MachineTranslation.com запускае як Qwen, так і DeepSeek, разам з больш чым 20 іншымі мадэлямі, для кожнага перакладу і паказвае версію, з якой гэтыя мадэлі найбольш згодныя, таму разгортванне на 68 мовах не залежыць ад таго, якая мадэль выпадкова перамагла ў той адзінай пары, якую нехта пратэсціраваў першай. Вы можаце дакладна ўбачыць, якія мадэлі супалі або разышліся ў меркаваннях па кожным канкрэтным перакладзе, у дэталізацыі мадэлей для кожнага перакладу , якую платформа паказвае для кожнага выніку.

Кожны пераклад правяраецца на адпаведнасць больш шырокаму спектру мадэлей, чым могуць прапанаваць толькі Qwen ці DeepSeek асобна, што з'яўляецца прамым адказам на тое, што адбываецца, калі ваш кантэнт перастае рухацца толькі ў адным кірунку.

Часта задаваныя пытанні