Qwen vs DeepSeek: Ποιο μοντέλο AI μεταφράζει καλύτερα;

Τρέξτε τα ίδια 12,000 μεταφραστικά αποσπάσματα μέσω των Qwen και DeepSeek, και το DeepSeek κερδίζει στην πλειονότητα των γλωσσικών ζευγαριών. Αυτή δεν είναι ολόκληρη η ιστορία. Αν χωρίσετε τα αποτελέσματα ανά κατεύθυνση, εμφανίζεται ένα συγκεκριμένο μοτίβο: Το Qwen καλύπτει το μεγαλύτερο μέρος της διαφοράς και μερικές φορές παίρνει το προβάδισμα, ειδικά όταν η γλώσσα-στόχος είναι τα Αγγλικά. Μεταφράζοντας από τα Αγγλικά προς οποιαδήποτε άλλη γλώσσα, το DeepSeek κερδίζει σχεδόν κάθε φορά.

Αυτός ο διαχωρισμός έχει μεγαλύτερη σημασία από έναν και μοναδικό συνολικό νικητή, εάν μεταφράζετε περιεχόμενο σε δεκάδες γλώσσες αντί για ένα μόνο ζεύγος γλωσσών. 

Τι είναι το Qwen και το DeepSeek;

Το Qwen είναι η οικογένεια μεγάλων γλωσσικών μοντέλων της Alibaba. Η τρέχουσα γενιά είναι το Qwen3.8, που κυκλοφόρησε τον Αύγουστο του 2026: Το Qwen3.8-Max είναι η κλειστή ναυαρχίδα, διαθέσιμη μόνο μέσω API, με 2.4 τρισεκατομμύρια παραμέτρους, ενώ το Qwen3.8-27B είναι ένα μικρότερο μοντέλο ανοιχτών βαρών που κυκλοφόρησε υπό το  Apache 2.0  λίγες ημέρες αργότερα, απευθυνόμενο σε ομάδες που θέλουν να κάνουν self-host.

Το DeepSeek είναι ένα κινεζικό εργαστήριο AI γνωστό για τα μοντέλα mixture-of-experts που προσφέρουν κορυφαίες επιδόσεις με ένα κλάσμα του κόστους inference. Η τρέχουσα γενιά του, το DeepSeek V4, κυκλοφόρησε τον Απρίλιο του 2026 σε δύο εκδόσεις: Το V4 Pro (1.6 τρισεκατομμύρια συνολικές παράμετροι, περίπου 49 δισεκατομμύρια ενεργές ανά token) για εργασίες εστιασμένες στην ποιότητα, και το V4 Flash (284 δισεκατομμύρια συνολικά, περίπου 13 δισεκατομμύρια ενεργές) για φόρτους εργασίας ευαίσθητους στην καθυστέρηση. Και τα δύο διατίθενται ως  ανοιχτά βάρη με άδεια MIT.

Πώς συγκρίνονται στην πραγματικότητα το Qwen και το DeepSeek στη μετάφραση, και όχι μόνο στα benchmarks;

Οι περισσότερες συγκρίσεις μεταξύ Qwen και DeepSeek αναφέρουν benchmarks γενικής χρήσης: προγραμματισμό, μαθηματικά, συλλογιστική. Κανένα από αυτά δεν μετράει απευθείας την ποιότητα μετάφρασης, και η εκτέλεση κάθε μοντέλου σε διαφορετικό κείμενο πηγής καθιστά αδύνατο τον διαχωρισμό οποιουδήποτε χάσματος ακρίβειας από τις απαιτήσεις του ίδιου του κειμένου.

Η ίδια η μεταφραστική κίνηση του MachineTranslation.com τις τελευταίες 28 ημέρες δίνει μια πιο ξεκάθαρη απάντηση, επειδή και τα δύο μοντέλα μετέφρασαν το ίδιο ακριβώς κείμενο πηγής. Σε 98 γλωσσικά ζευγάρια και περισσότερα από 12.000 αντιστοιχισμένα τμήματα, το DeepSeek σημείωσε υψηλότερη βαθμολογία σε 83 ζευγάρια, ενώ το Qwen σημείωσε υψηλότερη βαθμολογία σε 15. Αν περιορίσουμε το δείγμα στα 27 ζευγάρια όπου η γλώσσα-στόχος είναι η αγγλική, το χάσμα συρρικνώνεται απότομα: Το DeepSeek κερδίζει στο 63% από αυτά (17 στα 27), το Qwen κερδίζει στο 37% (10 στα 27). Στα υπόλοιπα 71 ζευγάρια, όπου τα αγγλικά δεν είναι η γλώσσα-στόχος, το DeepSeek κερδίζει στο 92% (66 στα 71).

Ποσοστό επιτυχίας ανά κατεύθυνση μετάφρασης (98 γλωσσικά ζευγάρια, πανομοιότυπο κείμενο)

Ο σταθμισμένος μέσος όρος σε κάθε αντιστοιχισμένο τμήμα τοποθετεί το DeepSeek στο 9.13 στα 10 και το Qwen στο 8.98. Αυτό είναι ένα πραγματικό χάσμα, αλλά δεν είναι ομοιόμορφα κατανεμημένο, κάτι που είναι πιο χρήσιμο να γνωρίζετε εάν το περιεχόμενό σας κινείται σε περισσότερες από μία κατευθύνσεις. Αυτή είναι η ίδια προσέγγιση άμεσης σύγκρισης που χρησιμοποιεί το MachineTranslation.com σε όλες τις δοκιμές πλήρους σύγκρισης μοντέλων, όχι μόνο για αυτό το συγκεκριμένο ζευγάρι.

Τα συγκεντρωτικά νούμερα επιβεβαιώνονται και σε μεμονωμένες περιπτώσεις δοκιμών. Δοκιμάζοντας τη γαλλική φράση "Elle est directrice adjointe du département commercial," το DeepSeek και το Qwen συνέκλιναν στην ίδια αγγλική απόδοση, "deputy director of commercial department". Μπορείτε να ελέγξετε αυτό το αποτέλεσμα ζωντανής δοκιμής απευθείας. Δοκιμάζοντας το "as soon as possible" μεταφρασμένο στα ισπανικά, το DeepSeek διαφοροποιήθηκε από τη συναίνεση των τεσσάρων μοντέλων με το "esté hecho" αντί για το "se haga", κάτι που αποτελεί μια πραγματική περίπτωση απόκλισης που αντικατοπτρίζει μια γραμματική διάκριση μεταξύ διαδικασίας και αποτελέσματος, και όχι λάθος.

Γιατί το Qwen αποδίδει καλύτερα ειδικά στη μετάφραση προς τα αγγλικά;

Τα δεδομένα δεν εξηγούν το γιατί, παρά μόνο το πού. Μερικά από τα ισχυρότερα ζευγάρια του Qwen προς τα αγγλικά είναι τα Ταμίλ, τα Κινεζικά, τα Πολωνικά, τα Ιταλικά και τα Εβραϊκά, οι οποίες είναι γλώσσες πηγής με μεγάλα, καλά τεκμηριωμένα σώματα κειμένων εκπαίδευσης στην αγγλική γλώσσα, διαθέσιμα γενικά στους δημιουργούς μοντέλων. Έξω από αυτήν τη μία κατεύθυνση, το πλεονέκτημα του DeepSeek διατηρείται σχεδόν παντού: τόσο από τα αγγλικά όσο και μεταξύ μη αγγλικών ζευγών γλωσσών.

Αυτό που αποκλείει αυτή η διαπίστωση είναι η αντιμετώπιση οποιουδήποτε από τα δύο μοντέλα ως καθολικής προεπιλογής. Μια ομάδα που μεταφράζει καταχωρίσεις προϊόντων από τα ισπανικά σε έξι γλώσσες και αναμένει την ίδια κατάταξη απόδοσης που είδε κατά τη μετάφραση ενός δελτίου υποστήριξης από τα κινεζικά στα αγγλικά, θα εφάρμοζε το λάθος μάθημα από τη λάθος κατεύθυνση — κάτι που αποτελεί την ίδια ασυμμετρία που εμφανίζεται στην ανάλυση μοντέλων από τα ισπανικά προς τα αγγλικά του MachineTranslation.com, όπου τα κορυφαία μοντέλα δεν είναι τα ίδια με εκείνα που προηγούνται στην αντίστροφη κατεύθυνση.

Είναι τα Qwen και DeepSeek δωρεάν και ανοιχτού κώδικα;

Η αδειοδότηση διαφέρει για το καθένα. Το DeepSeek διαθέτει με άδεια χρήσης τόσο το V4 Pro όσο και το V4 Flash υπό την άδεια MIT, έναν από τους πιο επιτρεπτικούς όρους ανοιχτού κώδικα που υπάρχουν, επομένως και τα δύο είναι δωρεάν για αυτόνομη φιλοξενία χωρίς περιορισμούς. Το Qwen χωρίζεται: Το Qwen3.8-27B διατίθεται υπό την άδεια Apache 2.0 και είναι δωρεάν για αυτόνομη φιλοξενία, αλλά η ναυαρχίδα Qwen3.8-Max παραμένει κλειστή, διαθέσιμη μόνο μέσω API και υπό την ειδική προσαρμοσμένη άδεια της Alibaba.

Πρακτικά, αυτό σημαίνει ότι στην πλευρά του DeepSeek υπάρχει μια επιλογή με πλήρως ανοιχτά βάρη και άδεια MIT και στα δύο επίπεδα ποιότητας. Από την πλευρά του Qwen, η επιλογή των ανοιχτών βαρών σημαίνει ότι θυσιάζεται το μοντέλο-ναυαρχίδα.

Πόσο κοστίζει η λειτουργία των Qwen και DeepSeek σε μεγάλη κλίμακα;

Μετά τη μόνιμη μείωση τιμών του DeepSeek τον Μάιο του 2026, οι τρέχουσες δημοσιευμένες τιμές API του είναι $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 ανά εκατομμύριο output tokens για το V4 Pro, με το V4 Flash να κοστολογείται χαμηλότερα για το βελτιστοποιημένο ως προς την καθυστέρηση επίπεδό του.

Για ομάδες που φιλοξενούν αυτόνομα οποιοδήποτε από τα δύο μοντέλα αντί να χρησιμοποιούν ένα φιλοξενούμενο API, η σύγκριση κόστους μετατοπίζεται εξ ολοκλήρου στην υποδομή GPU και γίνεται συνάρτηση του αριθμού παραμέτρων και της αποδοτικότητας των ενεργών παραμέτρων, αντί για μια χρέωση ανά token.

Είναι κάποιο από τα δύο μοντέλα αρκετά ασφαλές για νομικό, ιατρικό ή ρυθμιζόμενο περιεχόμενο;

Κανένα από τα δύο μοντέλα δεν δημοσιεύει πιστοποιήσεις ασφάλειας ειδικά για τη μετάφραση, και τα benchmarks ασφάλειας γενικής χρήσης δεν δοκιμάζουν τις μορφές αστοχίας που έχουν σημασία στο ρυθμιζόμενο περιεχόμενο: μια λανθασμένη μετάφραση δοσολογίας, μια τροποποιημένη ρήτρα ευθύνης, έναν ασυνεπή νομικό όρο. Οι δοκιμές του ίδιου του MachineTranslation.com έχουν εντοπίσει ακριβώς αυτού του είδους την απόκλιση μεταξύ των μοντέλων σε νομική και ιατρική γλώσσα, συμπεριλαμβανομένων περιπτώσεων όπου τα μοντέλα χρησιμοποίησαν διαφορετικούς νομικούς όρους με διαφορετικά πεδία εφαρμογής παρόλο που και τα δύο σημείωσαν υψηλή βαθμολογία σε γενικούς δείκτες ποιότητας.

Για συμβόλαια, έγγραφα μετανάστευσης ή κλινικό περιεχόμενο, αυτό συνηγορεί υπέρ του συνδυασμού του αποτελέσματος οποιουδήποτε μοντέλου με ένα στάδιο ανθρώπινης επαλήθευσης αντί να εμπιστεύεται κανείς τυφλά ένα μεμονωμένο αποτέλεσμα τεχνητής νοημοσύνης, ανεξάρτητα από το ποιο μοντέλο το παρήγαγε.

Τι σημαίνει αυτό εάν κάνετε τοπική προσαρμογή σε πολλές γλώσσες ταυτόχρονα;

Μια σύγκριση που βασίζεται σε ένα μόνο ζεύγος γλωσσών δεν σας λέει σχεδόν τίποτα για το ζεύγος αριθμός σαράντα. Ο διαχωρισμός προς τα αγγλικά/από τα αγγλικά που τεκμηριώνεται εδώ ίσχυσε σε ένα δείγμα 98 ζευγών ειδικά επειδή δοκιμάστηκε σε αυτήν την κλίμακα: μια απλή δοκιμή από τα αγγλικά στα ισπανικά, στην οποία βασίζονται οι περισσότερες συγκρίσεις Qwen vs DeepSeek, θα έδειχνε το DeepSeek άνετα μπροστά και δεν θα έλεγε τίποτα για το τι συμβαίνει όταν τα ταμίλ, τα πολωνικά ή τα εβραϊκά εισέρχονται στη διαδικασία.

Αυτό είναι το πρακτικό επιχείρημα για να μην κλειδώνει κανείς ένα μεγάλο πρόγραμμα τοπικής προσαρμογής στο αποτέλεσμα ενός μόνο μοντέλου από προεπιλογή. Το MachineTranslation.com εκτελεί τόσο το Qwen όσο και το DeepSeek, μαζί με περισσότερα από 20 άλλα μοντέλα, σε κάθε μετάφραση και εμφανίζει την έκδοση στην οποία συμφωνούν περισσότερο αυτά τα μοντέλα, έτσι ώστε μια κυκλοφορία σε 68 γλώσσες να μην εξαρτάται από το ποιο μοντέλο έτυχε να κερδίσει στο μοναδικό ζεύγος που δοκίμασε κάποιος πρώτα. Μπορείτε να δείτε ακριβώς ποια μοντέλα συμφώνησαν ή απέκλιναν σε οποιαδήποτε δεδομένη μετάφραση στην ανάλυση μοντέλων ανά μετάφραση που εμφανίζει η πλατφόρμα για κάθε αποτέλεσμα.

Κάθε μετάφραση ελέγχεται σε σχέση με ένα ευρύτερο φάσμα μοντέλων από αυτό που μπορούν να προσφέρουν το Qwen ή το DeepSeek μόνα τους, γεγονός που αποτελεί την άμεση απάντηση στο τι συμβαίνει μόλις το περιεχόμενό σας σταματήσει να κινείται προς μία μόνο κατεύθυνση.

Συχνές ερωτήσεις