Claude vs. Qwen por tradukado: Kien ĉiu modelo fakte kondukas

En julio 2025, Alibaba publikigis Qwen3-MT — maŝintradukan modelon konstruitan specife por tradukado, ne ĝeneralcelan LLM receligitan por ĝi. Trejnita per duilionoj da multlingvaj kaj tradukaj ĵetonoj per plifortiga lernado, ĝi subtenas 92 lingvojn kaj atingas konkurencivajn BLEU-poentojn kontraŭ GPT-4.1 kaj Gemini 2.5 Pro en la multlingva komparnormo WMT24, dum ĝi superas GPT-4.1-mini kaj Gemini 2.5 Flash en la ĉina-angla kaj angla-germana testaroj. Fonto: Alibaba Qwen, qwenlm.github.io, julio 2025.

Claude, disvolvita de Anthropic, ne havas traduk-specifan varianton. Ĝi estas ĝeneralcela granda lingvomodelo, kiu traktas tradukadon kune kun rezonado, kodado, analizado kaj verkado. Ĝia tradukkvalito estas forta (demonstrita tra eŭropaj lingvoparoj en sendependa taksado), sed ĝi ne estis konstruita de la fundamento por tradukado, kiel Qwen3-MT estis.

Ĉi tiu nesimetrio difinas la komparon en 2026. Qwen alportas du apartajn atutojn: la ĝeneralan Qwen LLM kun profunda ĉin-origina trejnado, kaj celkonstruitan tradukmodelon. Claude alportas dokumentitan elstarecon pri la kvalito de eŭropaj lingvoj kaj tona precizeco. Kompreni kien ĉiu kondukas signifas kompreni la lingvofamiliojn kaj enhavotipojn, kie iliaj strukturaj avantaĝoj montriĝas.

Kio estas Qwen, kaj kio ŝanĝiĝis ekde 2025?

Qwen estas la familio de grandaj lingvomodeloj de Alibaba Cloud, kun specifa forteco en la prilaborado de la ĉina kaj aziaj lingvoj, kiu reflektas ĝian trejnan originon kaj komercan deplojan kuntekston.

La familio Qwen signife vastiĝis ekde kiam la originala versio de ĉi tiu artikolo estis publikigita. Aktuale en majo 2026:

Qwen 3.5 (marto 2026) — la nuna ĝeneralcela Qwen LLM, kovranta parametrajn grandojn de 0.5B ĝis pli ol 397B. Trejnita per 20+ bilionoj da tokenoj kun escepta ĉina vortprovizo kaj semantika profundo, ĝi gvidas en ĉinaj, japanaj kaj koreaj normtestoj kaj estas deplojita en 90,000+ entreprenoj. Programista analizo konfirmas: Neniu malfermfonta modelo egalas Qwen por la prilaborado de ĉinaj, japanaj kaj koreaj tekstoj. Fonto: AI Magicx, marto 2026.

Qwen3-MT (julio 2025) — la traduk-specifa modelo de Alibaba, konstruita sur la arkitekturo Qwen3 kun malpeza spino de Mixture-of-Experts. Specife trejnita por tradukado trans 92 lingvoj per plifortiga lernado, ĝi atingas konkurencivan efikecon kontraŭ GPT-4.1 kaj Gemini 2.5 Pro en multlingvaj normotestoj de WMT24 — je signife pli malalta komputa kosto. Ĉi tio faras Qwen unu el la malmultaj provizantoj de AI kun modelo konstruita ekskluzive por tradukado. Fonto: Marktechpost, julio 2025.

La Qwen uzata en la SMART-sistemo de MachineTranslation.com estas la ĝenerala Qwen LLM, specife la variantoj Qwen 2.5 72B Instruct Turbo kaj QwQ 32B laŭ la sistema dokumentaro de Intento de 2025.

Claude estas nuntempe ĉe Sonnet 4.6 kaj Opus 4.6 (februaro 2026). Claude ne havas tradukspecifan varianton; ĉiu tradukkapablo venas de ĝia ĝeneralcela trejnado. Claude 4 daŭrigas la trajektorion establitan de Claude 3.5 kaj 3.7 — forta pri eŭropaj lingvoparoj, tona precizeco kaj kunteksta kompreno por profesia enhavo.

Kie Qwen havas strukturan avantaĝon por tradukado?

La avantaĝo de Qwen estas struktura kaj profunde radikita en ĝia trejnada origino: Ĉina, japana kaj korea enhavo estas kie la profundo de Qwen montriĝas plej klare.

Prilaboro de la ĉina lingvo.‎ Qwen estis trejnita de la bazo fare de Alibaba, kun la ĉina kiel primara prefere ol sekundara lingvo. Plej multaj okcidentdevenaj LLM-oj (inkluzive de Claude) estas trejnitaj ĉefe per anglalingvaj datumoj, kun aliaj lingvoj aldonitaj. La trejna korpuso de Qwen reflektas la tutan profundon de la ĉina skriba lingvo tra registroj, domajnoj kaj historiaj periodoj. Por komerca-al-ĉina tradukado, ĉina-al-angla tradukado kaj ĉinalingva enhavo kun kulture enradikiĝintaj esprimoj, la trejnprofundo de Qwen produktas pli naturan, malpli tradukece sonantan eligon.

La taksado de Intento de 2025 trovis, ke la simpligita ĉina atingis esceptan rendimenton kun nulo da gravaj aŭ kritikaj eraroj detektitaj en la taksitaj solvoj, parte ĉar la plej bone rezultantaj modeloj por la ĉina inkludas sistemojn kun profunda ĉina trejnado. Qwen3-MT specife atingas gvidajn BLEU-poentojn en ĉin-anglaj testaroj, superante GPT-4.1-mini kaj Gemini 2.5 Flash por ĉi tiu paro. Fonto: Oficiala blogo de Qwen, julio 2025.

japana kaj korea.‎ La pli vasta grupo CJK (ĉina, japana, korea) prezentas strukture malsamajn tradukajn defiojn ol la eŭropaj lingvoj — malsamajn skribsistemojn, malsaman vortordon, malsamajn honorigajn kaj registrajn sistemojn. La trejnado de Qwen inkluzivas profundan kovradon de la japana kaj la korea kune kun la ĉina. Por programistaj teamoj konstruantaj multlingvajn produktojn celantajn aziajn merkatojn, la CJK-efikeco de Qwen signifas malpli da postredaktado ĉe la plej strukture defiaj paroj.

Malfermitkoda alirebleco kaj kosto.‎ La modeloj kun malfermitaj pezoj de Qwen povas esti deplojitaj loke aŭ sur personigita infrastrukturo. Tio donas al datumsentemaj organizaĵoj (tiuj, kiuj tradukas konfidencajn dokumentojn, sanzorgajn registrojn aŭ proprietan komercan enhavon) la opcion ruli Qwen tute ene de sia propra medio, sen ke datumoj forlasas ilian infrastrukturon. Claude estas fermitkoda nur-API-modelo; ne ekzistas memgastiga opcio.

Tradukspecifa trejnado per Qwen3-MT.‎ La ekzisto de speciale konstruita tradukmodelo donas al Qwen opcion, kiun Claude ne proponas: modelon, en kiu ĉiu trejna decido estis farita speciale por traduka kvalito prefere ol por ĝeneralcela kapablo. Por teamoj konstruantaj traduk-unuarangajn laborfluojn, la aliro de plifortiga lernado de Qwen3-MT (optimumiganta rekte por traduka fideleco anstataŭ ĝenerala lingva kvalito) povas produkti pli konsekvencan rezulton ĉe norma profesia enhavo.

Kie Claude havas strukturan avantaĝon por tradukado?

La avantaĝo de Claude estas en eŭropa lingvokvalito, tona kaj registra precizeco, kaj dokumentita efikeco ĉe profesia kaj literatura enhavo.

Eŭropaj lingvoparoj.‎ Claude (Opus 4 kaj Sonnet 3.7) aperas en la kategorio plej bona por la angla al la germana, angla al la itala, angla al la nederlanda, angla al la franca, kaj angla al la araba en la homa LQA-taksado de Intento de 2025. Ĉi tiuj estas sendependaj, hom-taksitaj evaluoj — ne memraportitaj normotestoj. Qwen ne estas en la unuaranga grupo por eŭropaj lingvoparoj en la sama taksado. Por eŭropa profesia enhavo, la atingohistorio de Claude estas pli forta en sendependaj taksoj. 

Tona precizeco kaj registro.‎ La trejnado de Claude metas fortan emfazon sur naturlingva ekvivalenteco kaj tona fideleco. La 200-fraza sendependa testo farita de AI Tool Clash (Februaro 2026) trovis, ke Claude atingis 8.3/10 entute kontraŭ la 7.9 de ChatGPT, kun signife malpli da laŭvortaj idiomaj eraroj (8% vs 34%) kaj pli forta konservado de literatura tono kaj registro. Kvankam tiu komparo estas Claude kontraŭ ChatGPT prefere ol Claude kontraŭ Qwen rekte, ĝi reflektas la dokumentitan avantaĝon de Claude pri kunteksta kompreno por enhavo, kie tono ne estas duaranga. 

Profesia kaj formala enhavo en okcidentaj kuntekstoj.‎ Por enhavo, kie okcidenta komerca registro, jura formaleco aŭ eŭropa kultura kunteksto gravas (kontraktoj en la germana, merkatika enhavo por franca publiko, korporaciaj komunikoj en la itala), la okcidentdevena trejnado de Claude donas al ĝi profundon de kultura kunteksto, kiun Qwen ne prioritatigas.

Longdokumenta kohero pri tona enhavo.‎ La 200K-ĵetona kunteksta fenestro de Claude Sonnet 4.6 kaj la 1M-ĵetona beta-fenestro de Claude Opus 4.6 ebligas prilaboradon de tutaj dokumentoj sen dispecigo. Por rakonta enhavo, merkataj kampanjoj aŭ longaj raportoj, kie konstanta voĉo devas esti konservata tra la tuta dokumento, la kunteksto-traktado de Claude konservas registran kaj tonan konsekvencon je nivelo taŭga por profesia revizio.

Kiel ili komparatas por specifaj enhavotipoj?

La ŝablono tra la enhavotipoj reflektas la strukturan diferencon de trejnado: Qwen por aziaj lingvoj kaj tradukspecifa deplojo, Claude por eŭropa lingvokvalito kaj enhavo dependa de tona precizeco. Por enhavo, kiu troviĝas en neniu el la ekstremoj (ĝenerala profesia komunikado en riĉrimedaj lingvoj), la diferenco inter la du estas malpli grava ol la diferenco inter iu el la du modeloj kaj kontrolita konsenta eligo.

Kion uzi, kiam ambaŭ estas parto de la sama sistemo

Ambaŭ Qwen kaj Claude estas inter la 22 modeloj en la sistemo SMART de MachineTranslation.com. SMART funkciigas ĉiujn 22 samtempe (inkluzive de kaj Qwen (Qwen 2.5 72B Instruct Turbo, QwQ 32B) kaj Claude (ekvivalenta nivelo de Sonnet 4.6)) kaj redonas la eligon, pri kiu la plimulto konsentas, kune kun Poentaro de Traduka Kvalito.

Specife por ĉina-al-angla aŭ angla-al-ĉina enhavo, la sistemo SMART kombinas la CJK-profundecon de Qwen kun la tona kompreno de Claude, la vasta ĉina korpuso de Google kaj 19 aliaj modeloj. Kiam la ĉine trejnita eligo de Qwen kongruas kun la kunteksta interpreto de Claude pri la sama fragmento, tiu kongruo estas forta signalo pri kvalito. Kiam ili diverĝas (kio estas pli verŝajna ĉe ambiguaj pasaĝoj aŭ kulture enradikiĝinta enhavo ol ĉe klara norma teksto), MachineTranslation.com videbligas tiun necertecon anstataŭ liveri memfidan malĝustan respondon.

En la internaj komparnormoj de MachineTranslation.com, individuaj pintnivelaj modeloj, inkluzive de Claude kaj Qwen, atingas 93–94 el 100 pri tradukkvalito. La 22-modela konsento atingas 98.5/100.

Por alt-riskaj enhavoj (juraj submetoj, klinika dokumentaro, reguligitaj materialoj), Homa Verigo eskaladas la konsenton al atestita profesia revizianto ene de la sama platformo. ‎100% precizeco garantiita.

Traduku per Qwen, Claude, kaj 20 aliaj modeloj ĉe MachineTranslation.com — senpage, neniu registriĝo bezonata.

Oftaj demandoj

1. Ĉu Qwen estas pli bona ol Claude por tradukado de la ĉina?

Por tradukado el la ĉina al la angla kaj el la angla al la ĉina, Qwen havas strukturan avantaĝon: ĝi estis trejnita de nulo per ĉinlingvaj datumoj fare de Alibaba, kun la ĉina kiel ĉefa trejnlingvo anstataŭ sekundara. Alibaba ankaŭ lanĉis Qwen3-MT en julio 2025 — traduk-specifan modelon, kiu atingas gvidajn BLEU-poentojn en ĉina-anglaj testaroj, superante GPT-4.1-mini kaj Gemini 2.5 Flash. Specife por ĉina tradukado, Qwen estas la pli forta dokumentita elekto.

2. Ĉu Claude estas pli bona ol Qwen por eŭropaj lingvoj?

Jes, surbaze de sendependa taksado. Claude Opus 4 kaj Sonnet 3.7 aperas en la pinta rango de Intento por 2025 por la angla al la germana, itala, nederlanda kaj franca en homa LQA-taksado. Qwen ne aperas en la supra grupo por eŭropaj lingvoparoj en la sama taksado. Por eŭropa profesia enhavo, kie registro kaj tono gravas, la statuso de Claude laŭ sendependa taksado estas pli forta.

3. Kio estas Qwen3-MT?

Qwen3-MT (qwen-mt-turbo) estas maŝintraduka modelo lanĉita de Alibaba en julio 2025, konstruita sur la arkitekturo Qwen3. Malkiel ĝeneraluzaj LLM-oj, ĝi estis desegnita kaj trejnita specife por tradukado — uzante malpezan spinon de Mixture-of-Experts kaj plifortigan lernadon optimumigitan por tradukfideleco. Ĝi subtenas 92 lingvojn, atingas konkurencivan efikecon kontraŭ GPT-4.1 kaj Gemini 2.5 Pro en WMT24-benchmarks, kaj inkluzivas progresintajn personigajn opciojn, inkluzive de terminologia interveno kaj domajnaj instigoj.

4. Ĉu Qwen povas esti rulata loke por konfidenca tradukado?

Jes. La malfermit-pezaj modeloj de Qwen povas esti deplojitaj sur loka infrastrukturo sen sendi datumojn al eksteraj API-oj. Tio igas Qwen opcio por organizoj kun striktaj postuloj pri datuma suvereneco — sanzorgaj provizantoj, juraj teamoj kaj financaj institucioj tradukantaj konfidencajn dokumentojn. Claude estas fermfonta nur-API-a modelo sen memgastiga opcio.

5. Kiu estas pli bona por japana kaj korea tradukado?

Qwen. Programista analizo konstante identigas Qwen kiel la plej fortan malfermitan modelon por traktado de CJK (ĉina, japana, korea). Ĝia trejnprofundo en aziaj lingvoj reflektas la kuntekston de komerca deplojo de Alibaba tra 90,000+ entreprenoj en aziaj merkatoj. Neniu okcidentdevena malfermfonta modelo egalas Qwen por prilaborado de CJK-teksto en nunaj normotestoj.

6. Ĉu kaj Qwen kaj Claude estas disponeblaj en MachineTranslation.com?

Jes. Ambaŭ estas inter la 22 modeloj en la SMART-sistemo de MachineTranslation.com. Ĉiu SMART-traduko funkciigas Qwen, Claude, kaj 20 aliajn modelojn samtempe, redonante la eligon, pri kiu la plimulto konsentas. Specife por ĉinlingva enhavo, havi kaj la CJK-profundecon de Qwen kaj la kuntekstan komprenon de Claude en la sama konsento estas aparte valora.

7. Kiel ambaŭ modeloj ŝanĝiĝis ekde la origina komparo (Claude 3.7 vs Qwen 2.5)?

Claude progresis al Sonnet 4.6 kaj Opus 4.6 (februaro 2026), kun plibonigoj en sekvado de instrukcioj, rezonado kaj plurlingva kapablo. Qwen progresis al Qwen 3.5 (March 2026) por la ĝenerala modelo, kaj ankaŭ lanĉis Qwen3-MT (July 2025) — traduk-specifan modelon, kiu ne ekzistis je la tempo de la origina komparo. La struktura avantaĝo, kiun posedas ĉiu modelo (Qwen por CJK, Claude por eŭropaj), restis konstanta tra generacioj.‎