Qwen vs DeepSeek: Кой AI модел превежда по-добре?

Пуснете същите 12 000 преводачески сегмента през Qwen и DeepSeek и DeepSeek печели при по-голямата част от езиковите двойки. Това не е цялата история. Разделете резултатите по посока и се появява специфична закономерност: Qwen стопява по-голямата част от разликата и понякога поема лидерството, по-конкретно когато целевият език е английски. При превод от английски на всеки друг език DeepSeek печели почти всеки път.

Това разделение е по-важно от един общ победител, ако превеждате съдържание на десетки езици, а не на една езикова двойка. 

Какво представляват Qwen и DeepSeek?

Qwen е семейството от големи езикови модели на Alibaba. Текущото поколение е Qwen3.8, пуснато през август 2026 г.: Qwen3.8-Max е затвореният флагман, достъпен само през API, с 2,4 трилиона параметъра, докато Qwen3.8-27B е по-малък модел с отворени тегла, пуснат под Apache 2.0 няколко дни по-късно, предназначен за екипи, които искат самостоятелен хостинг.

DeepSeek е китайска AI лаборатория, известна с моделите си тип „смес от експерти“ (mixture-of-experts), които съответстват на върховата производителност на пазара при малка част от разходите за инференс. Неговото текущо поколение, DeepSeek V4, излезе на пазара през април 2026 г. в два варианта: V4 Pro (общо 1,6 трилиона параметъра, около 49 милиарда активни на токен) за задачи, фокусирани върху качеството, и V4 Flash (общо 284 милиарда, около 13 милиарда активни) за работни натоварвания, чувствителни към латентността. И двата се предлагат като отворени тегла под лиценз MIT.

Как всъщност се сравняват Qwen и DeepSeek по отношение на превода, а не само при бенчмарковете?

Повечето сравнения между Qwen и DeepSeek цитират бенчмаркове с общо предназначение: програмиране, математика, разсъждение. Нито един от тях не измерва пряко качеството на превода, а изпробването на всеки модел с различен изходен текст прави невъзможно разграничаването на разликата в точността от изискванията на самия текст.

Собственият трафик от преводи на MachineTranslation.com през последните 28 дни дава по-ясен отговор, тъй като и двата модела са превели идентичен изходен текст. В 98 езикови двойки и над 12 000 съвпадащи сегмента DeepSeek има по-висок резултат в 83 двойки, а Qwen – в 15. Сведете това до 27-те двойки, при които целевият език е английски, и разликата рязко намалява: DeepSeek печели в 63% от тях (17 от 27), а Qwen печели в 37% (10 от 27). В останалите 71 двойки, където английският не е целеви език, DeepSeek печели в 92% (66 от 71).

Процент на успеваемост по посока на превода (98 езикови двойки, идентичен текст)

Среднопретеглената стойност за всеки съвпадащ сегмент оценява DeepSeek на 9.13 от 10, а Qwen – на 8.98. Това е реална разлика, но тя не е равномерно разпределена, което е по-полезната информация, ако съдържанието ви се превежда в повече от една посока. Това е същият подход на директно сравнение, който MachineTranslation.com използва в своите пълни сравнителни тестове на модели, а не само за тази конкретна двойка.

Обобщените данни се потвърждават и в отделните тестови случаи. При тестване на френската фраза „Elle est directrice adjointe du département commercial“, DeepSeek и Qwen се обединиха около един и същ превод на английски: „deputy director of commercial department“. Можете да проверите този резултат от теста на живо  директно. При тестване на „as soon as possible“, преведено на испански, DeepSeek се отклони от консенсуса на четирите модела с „esté hecho“ вместо „se haga“, което е реален случай на различие , отразяващ граматическа разлика между процес и резултат, а не грешка.

Защо Qwen се справя по-добре конкретно при превод на английски?

Данните не обясняват защо, а само къде. Някои от най-силните двойки на Qwen с превод на английски са тамилски, китайски, полски, италиански и иврит, които са изходни езици с големи, добре документирани корпуси за обучение на английски език, достъпни по принцип за създателите на модели. Извън това едно направление предимството на DeepSeek се запазва почти навсякъде: както при превод от английски, така и между езикови двойки, различни от английски.

Това изключва третирането на който и да е от двата модела като универсален избор по подразбиране. Екип, който превежда продуктови описания от испански на шест езика и очаква същата класация на производителността, каквато е видял при превода на китайски тикет за поддръжка на английски, би приложил погрешна поука от погрешна посока – същата асиметрия, която се проявява в анализа на моделите от испански на английски на MachineTranslation.com , където водещите модели не са същите, които са начело в обратната посока.

Безплатни и с отворен код ли са Qwen и DeepSeek?

Лицензирането се различава при всеки от тях. DeepSeek лицензира както V4 Pro, така и V4 Flash под MIT – едни от най-разрешителните налични условия за софтуер с отворен код, така че и двата модела са безплатни за самостоятелно хостване без ограничения. Qwen е разделен: Qwen3.8-27B се разпространява под Apache 2.0 и е безплатен за самостоятелно хостване, но флагманът Qwen3.8-Max остава затворен, достъпен само чрез API и под собствен персонализиран лиценз на Alibaba.

Практически това означава, че от страна на DeepSeek съществува опция с напълно отворени тегла и лиценз MIT и за двете нива на качество. От страна на Qwen, преминаването към open-weight означава отказване от флагманския модел.

Колко струва работата с Qwen и DeepSeek в голям мащаб?

След постоянното намаление на цените на DeepSeek през май 2026 г., настоящите му публикувани тарифи за API са $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 на милион изходящи токена за V4 Pro, като V4 Flash е с по-ниска цена за своя клас, оптимизиран за латентност.

За екипите, които хостват самостоятелно някой от двата модела, вместо да използват хостван API, сравнението на разходите се измества изцяло към GPU инфраструктурата и се превръща във функция на броя на параметрите и ефективността на активните параметри, а не на цена за токен.

Достатъчно безопасен ли е някой от двата модела за правно, медицинско или регулирано съдържание?

Нито един от моделите не публикува специфични за превода сертификати за безопасност, а бенчмарковете за безопасност с общо предназначение не тестват за режимите на отказ, които са от значение при регулираното съдържание: неправилно преведена дозировка, променена клауза за отговорност, непоследователен правен термин. Собствените тестове на MachineTranslation.com установиха точно такъв тип разминаване между моделите при юридически и медицински текстове, включително случаи, в които моделите са използвали различни юридически термини с различен обхват , въпреки че и двата получават високи оценки по общите показатели за качество.

При договори, имиграционни документи или клинично съдържание това е сериозен аргумент за съчетаване на резултата от всеки от моделите със стъпка за проверка от човек , вместо да се доверявате сляпо на единичен изходящ резултат от AI, независимо кой модел го е генерирал.

Какво означава това, ако локализирате на много езици едновременно?

Сравнение, базирано на една езикова двойка, не ви казва почти нищо за езикова двойка номер четиридесет. Разделението на преводите към/от английски, документирано тук, се запази при извадката от 98 езикови двойки именно защото беше тествано в такъв мащаб: един-единствен тест за превод от английски на испански, какъвто се провежда при повечето сравнения между Qwen и DeepSeek, би показал убедителна преднина за DeepSeek и не би казал нищо за това какво се случва, когато в работния поток се включат тамилски, полски или иврит.

Това е практическият аргумент против това по подразбиране една голяма програма за локализация да бъде обвързвана само с резултатите от един модел. MachineTranslation.com използва както Qwen, така и DeepSeek, заедно с още над 20 модела, при всеки превод и извежда версията, за която тези модели са най-единодушни, така че внедряването на 68 езика да не зависи от това кой модел случайно е спечелил в единствената двойка, която някой е тествал първо. Можете да видите точно кои модели съвпадат или се разминават за всеки конкретен превод в разбивката по модели за всеки отделен превод , която платформата показва за всеки резултат.

Всеки превод се проверява спрямо по-широк набор от модели, отколкото Qwen или DeepSeek могат да предложат самостоятелно, което е директният отговор на това какво се случва, след като съдържанието ви спре да се движи само в една посока.

Често задавани въпроси