Qwen vs DeepSeek: Milline AI-mudel tõlgib paremini?

Kui lasta samad 12 000 tõlkesegmenti läbi Qwen ja DeepSeek, võidab DeepSeek enamikus keelepaarides. See pole veel kogu lugu. Jaotades tulemused suuna järgi, ilmneb kindel muster: Qwen teeb suurema osa vahest tasa ja asub mõnikord juhtima, eriti siis, kui sihtkeeleks on inglise keel. Tõlkides inglise keelest mis tahes muusse keelde, võidab DeepSeek peaaegu alati.

See jaotus on olulisem kui üksainus üldvõitja, kui tõlgite sisu kümnetesse keeltesse, mitte ainult ühte keelepaari. 

Mis on Qwen ja DeepSeek?

Qwen on Alibaba suurte keelemudelite pere. Praegune põlvkond on Qwen3.8, mis lasti välja 2026. aasta augustis: Qwen3.8-Max on suletud, ainult API-põhine lipulaev 2,4 triljoni parameetriga, samas kui Qwen3.8-27B on väiksem, avatud kaaludega mudel, mis avaldati  Apache 2.0  litsentsi all paar päeva hiljem, olles mõeldud tiimidele, kes soovivad ise majutada.

DeepSeek on Hiina AI-labor, mis on tuntud spetsialistide segu (mixture-of-experts) mudelite poolest, mis saavutavad tipptasemel jõudluse murdosaga järelduskuludest. Selle praegune põlvkond DeepSeek V4 lansseeriti 2026. aasta aprillis kahes variandis: V4 Pro (kokku 1,6 triljonit parameetrit, umbes 49 miljardit aktiivset märgi kohta) kvaliteedile suunatud tööks ja V4 Flash (kokku 284 miljardit, umbes 13 miljardit aktiivset) latentsustundlike töökoormuste jaoks. Mõlemad antakse välja  MIT-litsentsiga avatud kaaludena.

Kuidas Qwen ja DeepSeek tegelikult tõlkimises võistlevad, mitte ainult võrdlustestides?

Enamik Qwen ja DeepSeek võrdlusi viitab üldotstarbelistele jõudlustestidele: kodeerimine, matemaatika, loogiline mõtlemine. Ükski neist ei mõõda tõlkekvaliteeti otseselt ning iga mudeli käitamine erineva lähtetekstiga muudab võimatuks täpsuserinevuse eristamise sellest, mida tekst ise nõudis.

MachineTranslation.com-i viimase 28 päeva tõlkeliiklus annab selgema vastuse, sest mõlemad mudelid tõlkisid identset lähteteksti. ‎98 keelepaari ja enam kui 12 000 kattuva segmendi lõikes sai DeepSeek kõrgema skoori 83 paaris; Qwen sai kõrgema skoori 15 paaris. Kitsendades seda 27 paarini, kus sihtkeeleks on inglise keel, väheneb vahe märgatavalt: DeepSeek võidab neist 63% (17 27-st), Qwen võidab 37% (10 27-st). Ülejäänud 71 paari puhul, kus sihtkeeleks ei ole inglise keel, võidab DeepSeek 92% (66 71-st).

Võidumäär tõlkesuuna järgi (98 keelepaari, identne tekst)

Kaalutud keskmine iga kattuva segmendi kohta annab DeepSeeki tulemuseks 9,13 punkti 10-st ja Qweni tulemuseks 8,98. See on reaalne vahe, kuid see ei jagune ühtlaselt, mida on kasulikum teada, kui teie sisu liigub rohkem kui ühes suunas. See on sama otsevõrdluse lähenemisviis, mida MachineTranslation.com kasutab oma kogu mudelite võrdlustestimises, mitte ainult selle ühe paari puhul.

Koondarvud peavad paika ka üksikute testjuhtumite puhul. Testides prantsuse fraasi "Elle est directrice adjointe du département commercial," jõudsid DeepSeek ja Qwen sama ingliskeelse tõlkeni: "deputy director of commercial department". Saate seda reaalajas testi tulemust otse kontrollida. Testides väljendi "as soon as possible" tõlget hispaania keelde, erines DeepSeek nelja mudeli konsensusest vastega "esté hecho" vaste "se haga" asemel, mis on tõeline lahknevuse juhtum , mis peegeldab protsessi ja tulemuse vahelist grammatilist erinevust, mitte viga.

Miks tõlgib Qwen paremini just inglise keelde?

Andmed ei selgita, miks, vaid ainult seda, kus. Mõned Qweni tugevaimad paarid inglise keele suunal on tamili, hiina, poola, itaalia ja heebrea keel, mis on lähtekeeled, mille puhul on mudelite koostajatele üldiselt kättesaadavad suured ja hästi dokumenteeritud ingliskeelsed treeningkorpused. Väljaspool seda ühte suunda säilib DeepSeeki eelis peaaegu igal pool: nii inglise keelest tõlkimisel kui ka mitte-ingliskeelsete keelpaaride vahel.

See välistab kummagi mudeli käsitlemise universaalse vaikevalikuna. Tiim, mis tõlgib tootenimekirju hispaania keelest kuude keelde ja ootab samasugust jõudluse pingerida, nagu nad nägid hiinakeelse tugipileti inglise keelde tõlkimisel, rakendaks valest suunast saadud valet õppetundi – see on sama asümmeetria, mis ilmneb ka MachineTranslation.com-i hispaania-inglise mudelite analüüsis, kus juhtivad mudelid pole samad, mis on liidrid vastupidises suunas.

Kas Qwen ja DeepSeek on tasuta ja avatud lähtekoodiga?

Litsentsimine jaguneb kummagi puhul erinevalt. DeepSeek litsentsib nii V4 Pro kui ka V4 Flashi MIT-litsentsi all, mis on üks kõige lubavamaid saadaolevaid avatud lähtekoodi tingimusi, mistõttu on mõlemat tasuta ja piiranguteta võimalik ise majutada. Qwen on jagunenud: Qwen3.8-27B on saadaval Apache 2.0 litsentsi all ja selle ise majutamine on tasuta, kuid lipulaev Qwen3.8-Max jääb suletuks, ainult API kaudu kättesaadavaks ning Alibaba enda kohandatud litsentsi alla.

Praktikas tähendab see seda, et DeepSeeki poolel on mõlemas kvaliteediklassis olemas täielikult avatud kaaludega ja MIT-litsentsiga variant. Qweni poolel tähendab avatud kaaludega mudeli valimine lipulaevast loobumist.

Kui palju maksab Qweni ja DeepSeeki käitamine suures mahus?

Pärast DeepSeeki püsivat hinnakärbet 2026. aasta mais on selle praegused avaldatud API-tasud $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 miljoni väljundmärgise kohta mudelile V4 Pro, samas kui V4 Flash on oma viivitusoptimeeritud taseme tõttu odavam.

Tiimide jaoks, kes eelistavad majutatud API kasutamise asemel kumba tahes mudelit ise majutada, nihkub kuluvõrdlus täielikult GPU-taristule ja sõltub märgisepõhise tasu asemel parameetrite arvust ning aktiivsete parameetrite tõhususest.

Kas kumbki mudel on piisavalt turvaline juriidilise, meditsiinilise või reguleeritud sisu jaoks?

Kumbki mudel ei avalda spetsiaalselt tõlkimisele suunatud turvasertifikaate ja üldotstarbelised turvatestid ei testi tõrkeid, mis on reguleeritud sisu puhul olulised: valesti tõlgitud annus, muutunud vastutusklausel, ebakõlaline juriidiline termin. MachineTranslation.com-i enda testimine on leidnud just sellist lahknevust mudelite vahel juriidilises ja meditsiinilises keeles, sealhulgas juhtumeid, kus mudelid kasutasid erineva ulatusega erinevaid juriidilisi termineid , vaatamata sellele, et mõlemad said üldiste kvaliteedinäitajate osas häid tulemusi.

Lepingute, immigratsioonidokumentide või kliinilise sisu puhul on see põhjus, miks siduda kummagi mudeli väljund inimese teostatava kontrolliga , selle asemel et usaldada pimesi ühe tehisintellekti väljundit, olenemata sellest, milline mudel selle lõi.

Mida see tähendab, kui lokaliseerite korraga paljudesse keeltesse?

Ühel keelpaaril põhinev võrdlus ei ütle teile peaaegu midagi keelpaari number nelikümmend kohta. Siin dokumenteeritud jaotus inglise keelde / inglise keelest tõlkimise vahel pidas paika 98 keelpaari suuruses valimis just seetõttu, et seda testiti sellises mahus: üksainus inglise-hispaania test, mida enamik Qwen vs DeepSeek võrdlusi kasutab, oleks näidanud DeepSeeki veenvat edu ega oleks öelnud midagi selle kohta, mis juhtub siis, kui töövoogu lisanduvad tamili, poola või heebrea keel.

See on praktiline argument selle poolt, et mitte siduda suurt lokaliseerimisprogrammi vaikimisi ainult ühe mudeli väljundiga. MachineTranslation.com käitab iga tõlke puhul nii Qweni ja DeepSeeki kui ka rohkem kui 20 muud mudelit ning kuvab versiooni, milles need mudelid kõige enam kokku lepivad, nii et 68 keeleline kasutuselevõtt ei sõltu sellest, milline mudel juhtus võitma selle ühe keelpaari, mida keegi esimesena testis. Näete täpselt, millised mudelid mis tahes tõlke puhul ühtisid või lahknesid  tõlkepõhises mudelite analüüsis , mida platvorm iga tulemuse kohta näitab.

Iga tõlget kontrollitakse laiemas valikus mudelitega, kui Qwen või DeepSeek üksi suudaksid pakkuda, mis on otsene vastus sellele, mis juhtub siis, kui teie sisu ei liigu enam ainult ühes suunas.

Korduma kippuvad küsimused