Qwen vs. DeepSeek: Welches KI-Modell übersetzt besser?

Lassen Sie dieselben 12,000 Übersetzungssegmente durch Qwen und DeepSeek laufen, und DeepSeek gewinnt bei der Mehrheit der Sprachpaare. Das ist noch nicht die ganze Geschichte. Wenn man die Ergebnisse nach Richtung aufteilt, zeigt sich ein bestimmtes Muster: Qwen schließt den Großteil der Lücke und übernimmt manchmal die Führung, insbesondere wenn die Zielsprache Englisch ist. Bei Übersetzungen aus dem Englischen in andere Sprachen gewinnt DeepSeek fast jedes Mal.

Diese Aufteilung ist wichtiger als ein einzelner Gesamtsieger, wenn Sie Inhalte über Dutzende von Sprachen hinweg übersetzen und nicht nur für ein einziges Sprachpaar. 

Was sind Qwen und DeepSeek?

Qwen ist Alibabas Familie großer Sprachmodelle. Die aktuelle Generation ist Qwen3.8, die im August 2026 veröffentlicht wurde: Qwen3.8-Max ist das geschlossene, reine API-Flaggschiff mit 2.4 Billionen Parametern, während Qwen3.8-27B ein kleineres Modell mit offenen Gewichten ist, das wenige Tage später unter Apache 2.0 veröffentlicht wurde und sich an Teams richtet, die selbst hosten möchten.

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Labor, das für Mixture-of-Experts-Modelle bekannt ist, die Spitzenleistung zu einem Bruchteil der Inferenzkosten bieten. Die aktuelle Generation, DeepSeek V4, wurde im April 2026 in zwei Varianten eingeführt: V4 Pro (insgesamt 1.6 Billionen Parameter, etwa 49 Milliarden aktiv pro Token) für qualitätsorientierte Aufgaben und V4 Flash (insgesamt 284 Milliarden, etwa 13 Milliarden aktiv) für latenzempfindliche Workloads. Beide werden als MIT-lizenzierte Open Weights bereitgestellt.

Wie schneiden Qwen und DeepSeek bei Übersetzungen tatsächlich ab, nicht nur bei Benchmarks?

Die meisten Vergleiche zwischen Qwen und DeepSeek führen Allzweck-Benchmarks an: Programmierung, Mathematik, logisches Denken. Keiner dieser Benchmarks misst die Übersetzungsqualität direkt, und das Ausführen jedes Modells mit unterschiedlichen Ausgangstexten macht es unmöglich, einen Genauigkeitsunterschied von den Anforderungen des Textes selbst zu isolieren.

Der eigene Übersetzungsverkehr von MachineTranslation.com in den letzten 28 Tagen liefert eine eindeutigere Antwort, da beide Modelle denselben Ausgangstext übersetzt haben. Bei 98 Sprachpaaren und mehr als 12.000 abgeglichenen Segmenten schnitt DeepSeek bei 83 Paaren besser ab; Qwen schnitt bei 15 besser ab. Grenzt man dies auf die 27 Paare ein, bei denen die Zielsprache Englisch ist, schrumpft der Abstand drastisch: DeepSeek gewinnt 63% davon (17 von 27), Qwen gewinnt 37% (10 von 27). Bei den verbleibenden 71 Paaren, bei denen Englisch nicht die Zielsprache ist, gewinnt DeepSeek 92% (66 von 71).

Gewinnrate nach Übersetzungsrichtung (98 Sprachpaare, identischer Text)

Der gewichtete Durchschnitt über alle abgeglichenen Segmente hinweg bewertet DeepSeek mit 9.13 von 10 und Qwen mit 8.98. Das ist ein realer Abstand, aber er ist nicht gleichmäßig verteilt. Das ist die nützlichere Erkenntnis, wenn sich Ihre Inhalte in mehr als eine Richtung bewegen. Dies ist derselbe direkte Vergleichsansatz, den MachineTranslation.com bei seinen vollständigen Modellvergleichstests anwendet, nicht nur für dieses eine Paar.

Die Gesamtzahlen bestätigen sich auch in einzelnen Testfällen. Beim Testen der französischen Phrase „Elle est directrice adjointe du département commercial“ einigten sich DeepSeek und Qwen auf dieselbe englische Übersetzung: „deputy director of commercial department“. Sie können dieses Live-Testergebnis direkt überprüfen. Beim Testen von „as soon as possible“ ins Spanische wich DeepSeek vom Konsens der vier Modelle ab und wählte „esté hecho“ anstelle von „se haga“ – ein echter Abweichungsfall , der einen grammatikalischen Unterschied zwischen Prozess und Ergebnis widerspiegelt, keinen Fehler.

Warum schneidet Qwen speziell bei Übersetzungen ins Englische besser ab?

Die Daten erklären nicht das Warum, sondern nur das Wo. Einige von Qwens stärksten Paaren ins Englische sind Tamilisch, Chinesisch, Polnisch, Italienisch und Hebräisch – Ausgangssprachen, für die Modellentwicklern im Allgemeinen große, gut dokumentierte englischsprachige Trainingskorpora zur Verfügung stehen. Außerhalb dieser einen Richtung bleibt der Vorteil von DeepSeek fast überall bestehen: sowohl aus dem Englischen heraus als auch zwischen nicht-englischen Sprachpaaren.

Dies schließt aus, dass eines der beiden Modelle als universeller Standard behandelt wird. Ein Team, das Produktbeschreibungen aus dem Spanischen in sechs Sprachen übersetzt und dieselbe Leistungsrangfolge erwartet, die es bei der Übersetzung eines chinesischen Support-Tickets ins Englische beobachtet hat, würde die falsche Lehre aus der falschen Richtung ziehen – was genau der Asymmetrie entspricht, die sich in der  Spanisch-Englisch-Modellaufschlüsselung von MachineTranslation.com zeigt, wo die führenden Modelle nicht dieselben sind wie in der umgekehrten Richtung.

Sind Qwen und DeepSeek kostenlos und Open-Source?

Die Lizenzierung gestaltet sich bei beiden unterschiedlich. DeepSeek lizenziert sowohl V4 Pro als auch V4 Flash unter MIT, einer der freizügigsten Open-Source-Lizenzbedingungen, die es gibt, sodass beide ohne Einschränkungen selbst gehostet werden können. Qwen ist aufgeteilt: Qwen3.8-27B wird unter Apache 2.0 bereitgestellt und kann kostenlos selbst gehostet werden, aber das Flaggschiff Qwen3.8-Max bleibt proprietär, nur über API verfügbar und unterliegt der eigenen, maßgeschneiderten Lizenz von Alibaba.

Praktisch bedeutet dies, dass auf der Seite von DeepSeek für beide Qualitätsstufen eine vollständige Open-Weight-Option mit MIT-Lizenz existiert. Aufseiten von Qwen bedeutet die Entscheidung für Open-Weights den Verzicht auf das Flaggschiff-Modell.

Was kostet der Betrieb von Qwen und DeepSeek in großem Maßstab?

Nach der dauerhaften Preissenkung von DeepSeek im Mai 2026 liegen die derzeit veröffentlichten API-Preise bei $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0,87 pro Million Output-Token für V4 Pro, wobei V4 Flash in seiner latenzoptimierten Stufe günstiger ist.

Für Teams, die eines der Modelle selbst hosten, anstatt eine gehostete API zu nutzen, verlagert sich der Kostenvergleich vollständig auf die GPU-Infrastruktur und wird zu einer Funktion der Parameteranzahl und der Effizienz der aktiven Parameter statt eines Preises pro Token.

Ist eines der Modelle sicher genug für rechtliche, medizinische oder regulierte Inhalte?

Keines der Modelle veröffentlicht übersetzungsspezifische Sicherheitszertifizierungen, und allgemeine Sicherheits-Benchmarks testen nicht auf die Fehlerszenarien, auf die es bei regulierten Inhalten ankommt: eine falsch übersetzte Dosierung, eine verschobene Haftungsklausel oder ein uneinheitlicher Rechtsbegriff. Die eigenen Tests von MachineTranslation.com haben genau diese Art von Abweichung zwischen den Modellen bei Rechts- und Medizinsprache festgestellt, einschließlich Fällen, in denen die Modelle verschiedene Rechtsbegriffe mit unterschiedlicher Reichweite verwendeten, obwohl beide bei allgemeinen Qualitätsmetriken gut abschnitten.

Bei Verträgen, Einwanderungsdokumenten oder klinischen Inhalten spricht dies dafür, die Ausgabe beider Modelle mit einem menschlichen Überprüfungsschritt zu kombinieren, anstatt einer einzelnen KI-Ausgabe unbesehen zu vertrauen, unabhängig davon, welches Modell sie generiert hat.

Was bedeutet das, wenn Sie in viele Sprachen gleichzeitig lokalisieren?

Ein Vergleich, der auf einem einzigen Sprachpaar basiert, sagt fast nichts über das vierzigste Sprachpaar aus. Die hier dokumentierte Aufteilung nach „ins Englische“/„aus dem Englischen“ hatte bei einer Stichprobe von 98 Paaren genau deshalb Bestand, weil sie in dieser Größenordnung getestet wurde: Ein einzelner Englisch-Spanisch-Test, wie er bei den meisten Vergleichen zwischen Qwen und DeepSeek durchgeführt wird, hätte DeepSeek komfortabel im Vorteil gezeigt und nichts darüber ausgesagt, was passiert, sobald Tamilisch, Polnisch oder Hebräisch ins Spiel kommen.

Das ist das praktische Argument dafür, ein großes Lokalisierungsprogramm standardmäßig nicht an die Ausgabe eines einzigen Modells zu binden. MachineTranslation.com führt bei jeder Übersetzung sowohl Qwen als auch DeepSeek sowie mehr als 20 weitere Modelle aus und hebt die Version hervor, bei der diese Modelle die größte Übereinstimmung aufweisen. So hängt ein Rollout in 68 Sprachen nicht davon ab, welches Modell zufällig das eine Paar gewonnen hat, das jemand zuerst getestet hat. Sie können in der Modellaufschlüsselung pro Übersetzung , die die Plattform für jedes Ergebnis anzeigt, genau sehen, welche Modelle übereinstimmten oder voneinander abweichten.

Jede Übersetzung wird mit einer größeren Bandbreite an Modellen abgeglichen, als Qwen oder DeepSeek allein bieten können. Dies ist die direkte Antwort darauf, was passiert, wenn sich Ihre Inhalte nicht mehr nur in eine einzige Richtung bewegen.

Häufig gestellte Fragen