Qwen vs DeepSeek: Který model AI překládá lépe?

Spusťte stejných 12,000 překladových segmentů přes Qwen a DeepSeek a DeepSeek zvítězí u většiny jazykových dvojic. To ale není celý příběh. Rozdělte výsledky podle směru překladu a objeví se specifický vzorec: Qwen většinu ztráty dotahuje a někdy se ujímá vedení, konkrétně tehdy, když je cílovým jazykem angličtina. Při překladu z angličtiny do jakéhokoli jiného jazyka DeepSeek vítězí téměř pokaždé.

Toto rozdělení má větší význam než jeden celkový vítěz, pokud překládáte obsah do desítek jazyků, a nikoli pouze v rámci jedné jazykové dvojice. 

Co jsou Qwen and DeepSeek?

Qwen je rodina velkých jazykových modelů od společnosti Alibaba. Aktuální generací je Qwen3.8, vydaná v srpnu 2026: Qwen3.8-Max je uzavřená vlajková loď dostupná pouze přes API s 2.4 biliony parametrů, zatímco Qwen3.8-27B je menší model s otevřenými váhami vydaný pod Apache 2.0 o několik dní později, zaměřený na týmy, které chtějí model hostovat samy.

DeepSeek je čínská AI laboratoř známá svými modely typu mixture-of-experts, které dosahují špičkového výkonu za zlomek nákladů na inferenci. Jeho současná generace, DeepSeek V4, byla uvedena na trh v dubnu 2026 ve dvou variantách: V4 Pro (celkem 1.6 bilionu parametrů, přibližně 49 miliard aktivních na token) pro práci zaměřenou na kvalitu a V4 Flash (celkem 284 miliard, přibližně 13 miliard aktivních) pro úlohy citlivé na latenci. Oba modely jsou dodávány jako otevřené váhy pod licencí MIT.

Jak si Qwen a DeepSeek skutečně vedou v porovnání překladu, nikoli jen v benchmarcích?

Většina porovnání Qwen vs DeepSeek uvádí univerzální benchmarky: kódování, matematiku, logické uvažování. Žádný z nich neměří kvalitu překladu přímo a spouštění jednotlivých modelů na odlišných zdrojových textech znemožňuje izolovat jakékoli rozdíly v přesnosti od nároků samotného textu.

Vlastní překladový provoz služby MachineTranslation.com za posledních 28 dní poskytuje jednoznačnější odpověď, protože oba modely překládaly identický zdrojový text. V 98 jazykových dvojicích a u více než 12 000 spárovaných segmentů dosáhl DeepSeek vyššího skóre v 83 dvojicích; Qwen dosáhl vyššího skóre v 15. Zúžíme-li to na 27 dvojic, kde je cílovým jazykem angličtina, rozdíl se výrazně zmenší: DeepSeek vítězí v 63% z nich (17 z 27), Qwen vítězí ve 37% (10 z 27). Ve zbývajících 71 dvojicích, kde cílovým jazykem není angličtina, vítězí DeepSeek v 92% (66 ze 71).

Míra úspěšnosti podle směru překladu (98 jazykových dvojic, identický text)

Vážený průměr napříč všemi spárovanými segmenty řadí DeepSeek na hodnotu 9.13 z 10 a Qwen na 8.98. To je skutečný rozdíl, ale není rovnoměrně rozložen, což je užitečnější informace, pokud se váš obsah pohybuje ve více než jednom směru. Jedná se o stejný přístup přímého srovnání, jaký MachineTranslation.com používá ve svém kompletním testování porovnání modelů, nikoli pouze pro tuto jednu dvojici.

Souhrnná čísla platí i v jednotlivých testovacích případech. Při testování francouzské fráze „Elle est directrice adjointe du département commercial“ se DeepSeek a Qwen shodly na stejném anglickém překladu „deputy director of commercial department“. Tento výsledek živého testu si můžete přímo ověřit. Při testování překladu „as soon as possible“ do španělštiny se DeepSeek odchýlil od konsenzu čtyř modelů s překladem „esté hecho“ namísto „se haga“, což je skutečný případ divergence , který odráží gramatický rozdíl mezi procesem a výsledkem, nikoli chybu.

Proč si Qwen vede lépe konkrétně při překladu do angličtiny?

Data nevysvětlují proč, pouze kde. Mezi nejsilnější dvojice modelu Qwen pro překlad do angličtiny patří tamilština, čínština, polština, italština a hebrejština, což jsou zdrojové jazyky s rozsáhlými, dobře zdokumentovanými trénovacími korpusy v angličtině, které jsou obecně tvůrcům modelů k dispozici. Mimo tento jeden směr platí výhoda DeepSeek téměř všude: jak při překladu z angličtiny, tak i mezi neanglickými jazykovými páry.

To vylučuje možnost považovat kterýkoli z těchto modelů za univerzální výchozí volbu. Tým překládající produktové nabídky ze španělštiny do šesti jazyků, který by očekával stejné výkonnostní hodnocení, jaké viděl při překladu ticketu podpory z čínštiny do angličtiny, by si bral nesprávné ponaučení z nesprávného směru, což je stejná asymetrie, jaká se projevuje v rozboru modelů pro překlad ze španělštiny do angličtiny na MachineTranslation.com , kde přední modely nejsou tytéž, které vedou v opačném směru.

Jsou Qwen a DeepSeek bezplatné a open-source?

Licencování se u každého liší. DeepSeek licencuje jak V4 Pro, tak V4 Flash pod licencí MIT, což jsou jedny z nejvíce permisivních open-source podmínek, které jsou k dispozici, takže oba lze bez omezení hostovat na vlastní infrastruktuře. Qwen je rozdělen: Qwen3.8-27B vychází pod licencí Apache 2.0 a jeho self-hosting je zdarma, ale vlajková loď Qwen3.8-Max zůstává uzavřená, dostupná pouze přes API a pod vlastní licencí společnosti Alibaba.

V praxi to znamená, že na straně DeepSeek existuje v obou kvalitativních úrovních plně open-weight varianta pod licencí MIT. Na straně Qwen znamená přechod na open-weight vzdát se vlajkového modelu.

Kolik stojí provoz modelů Qwen a DeepSeek ve velkém měřítku?

Po trvalém snížení cen společnosti DeepSeek v květnu 2026 jsou její aktuální zveřejněné sazby za API $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 za milion výstupních tokenů pro V4 Pro, přičemž V4 Flash má nižší cenu pro svou úroveň optimalizovanou pro latenci.

Pro týmy, které samy hostují kterýkoli z modelů namísto použití hostovaného API, se porovnání nákladů zcela přesouvá na infrastrukturu GPU a stává se funkcí počtu parametrů a efektivity aktivních parametrů, spíše než sazby za token.

Je některý z modelů dostatečně bezpečný pro právní, lékařský nebo regulovaný obsah?

Ani jeden z modelů nezveřejňuje bezpečnostní certifikace specifické pro překlad a obecné bezpečnostní benchmarky netestují chybové stavy, které jsou v regulovaném obsahu zásadní: chybně přeložené dávkování, posunutou doložku o odpovědnosti, nekonzistentní právní termín. Vlastní testování MachineTranslation.com odhalilo přesně tento druh odchylek mezi modely v právním a lékařském jazyce, včetně případů, kdy modely použily různé právní termíny s různým rozsahem , přestože oba dosáhly dobrého hodnocení v obecných metrikách kvality.

U smluv, imigračních dokumentů nebo klinického obsahu je to důvod pro doplnění výstupu z kteréhokoli modelu o krok lidského ověření , namísto toho, abychom brali jediný výstup AI jako hotovou věc, bez ohledu na to, který model jej vytvořil.

Co to znamená, pokud lokalizujete do mnoha jazyků najednou?

Porovnání založené na jednom jazykovém páru vám o páru číslo čtyřicet neřekne téměř nic. Zde zdokumentované rozdělení na překlady do angličtiny a z angličtiny se u vzorku 98 jazykových párů potvrdilo právě proto, že bylo testováno v tomto měřítku: jediný test z angličtiny do španělštiny, což je způsob, jakým probíhá většina porovnání Qwen vs DeepSeek, by ukázal DeepSeek v pohodlném vedení a neřekl by nic o tom, co se stane, jakmile do procesu vstoupí tamilština, polština nebo hebrejština.

To je praktický argument pro to, proč rozsáhlý lokalizační program standardně nevázat na výstup jediného modelu. MachineTranslation.com spouští u každého překladu jak Qwen, tak DeepSeek, společně s více než 20 dalšími modely, a předkládá verzi, na které se tyto modely nejvíce shodují, takže nasazení v 68 jazycích nezávisí na tom, který model náhodou vyhrál v tom jednom páru, který někdo otestoval jako první. Můžete přesně vidět, které modely se u jakéhokoli daného překladu shodly nebo rozcházely, v  rozboru modelů pro jednotlivé překlady , který platforma zobrazuje pro každý výsledek.

Každý překlad se kontroluje porovnáním s širší škálou modelů, než jakou mohou samy o sobě nabídnout Qwen nebo DeepSeek, což je přímá odpověď na to, co se stane, jakmile váš obsah přestane směřovat pouze jedním směrem.

Často kladené otázky