October 9, 2026
Qwen vs ChatGPT: Aling AI model ang mas mahusay magsalin?
Kasalukuyang henerasyon ng ChatGPT at Qwen ay parehong bahagi ng pool ng mga model na pinapagana ng MachineTranslation.com sa bawat pagsasalin, hindi dalawang panlabas na katunggali na sinusuri laban sa mismong platform. Isalang ang parehong teksto sa dalawa gamit ang magkatulad na mga segment, at mapapansing mas malaking bahagi ng mga language pair ang naipapanalo ng ChatGPT sa pangkalahatan. Hatiin ang mga resulta ayon sa direksyon, at kapansin-pansing lumiliit ang agwat sa isang partikular na sitwasyon: ang pagsasalin patungong Ingles, kung saan halos magkapantay ang dalawa.
Mayroon bang AI na mas mahusay kaysa sa ChatGPT para sa pagsasalin?
Lumago ang pangkalahatang interes sa mga alternatibo sa ChatGPT kasabay ng pagbuti ng mga katunggaling model, bagama't malaki ang pagkakaiba-iba ng mga dahilan batay sa use case at walang iisang paliwanag. Partikular para sa pagsasalin, ang mas kapaki-pakinabang na tanong ay kung aling model ang talagang may mas mahusay na performance sa isang partikular na language pair—isang tanong na masusubukan sa pamamagitan ng datos sa halip na batay lamang sa pansariling opinyon.
Sa nakalipas na 28 araw ng trapiko sa MachineTranslation.com, parehong nagsalin ang dalawang model ng magkatulad na source text sa 98 language pair. Mas mataas ang nakuhang marka ng ChatGPT sa 77 sa mga pair na iyon; mas mataas naman ang Qwen sa 21. Ayon sa weighted average sa magkatugmang output, nakakuha ang ChatGPT ng 9.10 mula sa 10 at ang Qwen naman ay 8.98—isang totoo ngunit maliit na agwat na nagtatago ng mas malaking pagkakaiba kapag isinaalang-alang na ang direksyon ng pagsasalin.
Patungong Ingles, halos magkatabla ang dalawang model. Sa lahat ng iba pang direksyon, naipapanalo ng ChatGPT ang malaking mayorya ng mga pair na sinubukan.
| ChatGPT | Qwen | |
|---|---|---|
| Porsyento ng namarkahang output | 54.76% | 42.6% |
| Karaniwang marka | 8.89 / 10 | 8.87 / 10 |
| Pinakamababang 10% ng mga score | 7.8 | 7.6 |
| Win rate, patungong English | 52% | 48% |
| Win rate, sa lahat ng iba pang direksyon | 89% | 11% |
Bakit halos nawawala ang agwat kapag nagsasalin patungong English?
Ipinapakita ng datos kung saan nangyayari ang pagkakahati, hindi kung bakit. Ang malinaw ay hindi pantay ang pagiging competitive ng Qwen. Mula sa 27 pares kung saan English ang target language, nakuha ng Qwen ang 13, na halos parang coin flip. Mula sa natitirang 71 pares, parehong kapag nagsasalin mula sa English at sa pagitan ng dalawang wikang hindi English, nanalo ang ChatGPT sa 63, o 89% ng mga ito. Ang isang team na nag-aakalang ang performance ng Qwen patungong English ay madadala rin sa outbound o sa pagsasalin sa pagitan ng mga wikang hindi English ay kumukuha ng maling aral mula sa maling direksyon.
Ang Qwen ba ay isang kumpanyang Tsino, at mahalaga ba iyon para sa pagsasalin?
Ang Qwen ay binuo ng Alibaba Cloud, na nakabase sa China. Sa ganang sarili, hindi nito binabago kung gaano kahusay magsalin ang modelo sa isang partikular na pangungusap—ipinapakita ng datos sa itaas ang aktwal na kalidad ng output saanman binuo ang isang modelo. Ang aspeto kung saan maaari itong maging mahalaga ay ang data handling: ang mga negosyong nagsasalin ng regulated o sensitibong content (mga kontrata, medikal na rekord, personal na impormasyon) ay dapat ituring ang tanong kung saan pinoproseso at iniimbak ng isang AI provider ang content na iyon bilang isang tunay na due-diligence item, hiwalay sa mismong kalidad ng pagsasalin. Nalalapat iyon sa anumang AI provider, hindi partikular sa Qwen, at bahagi ito kung bakit direktang inilalathala ng MachineTranslation.com ang sarili nitong mga patakaran sa data handling at seguridad sa halip na iwanang walang sagot ang tanong.
Mas maaasahan ba ang alinman sa dalawang modelo para sa legal at pangnegosyong pagsasalin?
Hindi palagian, at ang pagkakaiba ay hindi palaging tungkol sa kung aling modelo ang may mas mataas na score. Sa pagsusuri ng MachineTranslation.com sa totoong wika ng kontrata, may natuklasang dalawang magkahiwalay na sitwasyon na mahalagang malaman bago magtiwala sa alinmang modelo para sa legal na teksto. Kung minsan, kabaligtaran naman ang nangyayari sa mga idyoma: sa isang hiwalay na head-to-head test, natuklasang isinalin ng ChatGPT ang isang German idiom nang literal at mali, habang nahanap naman ng Qwen ang tamang idyomatikong kahulugan—isang paalala na ang pangkalahatang kalamangan ng alinmang modelo sa pinagsama-samang data ay hindi totoo sa bawat pangungusap.
| Test case | ChatGPT | Qwen |
|---|---|---|
| "At-will employment" sa German | Magagamit, praktikal na phrasing | Gumamit ng walang kaugnayang legal na konsepto |
| Limitation-of-liability clause sa Spanish | "que surjan de" | "derivados de" (pagkakaibang nagpapabago sa saklaw) |
| "Ich verstehe nur Bahnhof" (German idiom) | Isinalin nang literal, mali | Tamang idyomatikong kahulugan |
Walang modelong palaging nananalo sa tatlong kasong ito: ang pangkalahatang score ng iisang modelo ay hindi nagtataya sa kilos nito sa alinmang partikular na termino o parirala. Ito rin ang dahilan kung bakit nakikinabang ang legal at kontraktwal na teksto sa hakbang ng pag-verify ng tao, anuman ang modelong gumawa ng unang draft.
Paano naman ang saklaw ng wika?
Walang inilalathala ang ChatGPT o ang Qwen na beripikado at independiyenteng nakumpirmang listahan ng mga language pair kung saan bumababa ang kalidad ng pagsasalin. Pareho silang mga general-purpose model na may malawak na multilingual training, na ibang usapan kaysa sa aktwal na nasusukat na translation performance sa isang partikular na hanay ng wika. Direktang sumusubok at nagbibigay ng score ang MachineTranslation.com sa kalidad ng pagsasalin sa 330+ na wika, sa halip na umasa sa pangkalahatang kakayahan sa wika ng isang modelo bilang batayan kung gaano talaga ito kahusay magsalin.
Ano ang hindi mo dapat i-paste sa ChatGPT o Qwen para sa business translation?
Hindi binuo ang ChatGPT o ang Qwen bilang nakalaang translation platform, at ang pag-paste ng sensitibong content ng negosyo nang direkta sa isang pangkalahatang chat interface ay nagdadala ng parehong mga katanungan sa pangangasiwa ng data tulad ng pag-paste nito sa anumang iba pang consumer AI tool: kung saan pinoproseso ang input, kung pinapanatili ba ito, at kung sino ang maaaring mag-access dito. Ang mga kontrata, medical record, dokumento sa imigrasyon, at financial statement ay eksaktong uri ng content kung saan kapaki-pakinabang na sagutin ang tanong na iyon bago magsalin, hindi pagkatapos. Ito ay isang tunay na dahilan kung bakit ang isang nakalaang translation platform na may inilathala at nabe-beripikang mga kasanayan sa pangangasiwa ng data ay ibang-iba kumpara sa isang pangkalahatang chat interface, anuman ang modelong nasa likod ng alinman sa mga ito.
Kung paano aktwal na ginagamit ng MachineTranslation.com ang parehong modelo
Pinatatakbo ng MachineTranslation.com ang ChatGPT, Qwen, at mahigit 20 pang AI model sa bawat pagsasalin, at pagkatapos ay inilalabas ang bersyon kung saan higit na nagkakasundo ang mga modelong iyon. Dahil sa kapansin-pansing pagkakaiba ng performance ng Qwen at ChatGPT batay sa direksyon, ang pagpili ng isang modelo bilang permanenteng default ay mangangahulugan ng maling pagpili sa isang tiyak na bahagi ng mga language pair. Ang parehong pattern na nakadepende sa direksyon ay makikita rin sa paghahambing ng MachineTranslation.com sa Qwen vs DeepSeek. Para sa buong larawan kung paano sinusubukan ang mga kasalukuyang modelo laban sa isa't isa, tingnan ang buong pagsubok sa paghahambing ng modelo ng MachineTranslation.com.
Mga madalas itanong
1. Mas mahusay ba ang Qwen o ChatGPT para sa pagsasalin?
Sa 98 na language pair na sinubukan gamit ang magkaparehong source text, mas mataas ang nakuhang score ng ChatGPT sa 77 sa mga ito. Ang pinakamalakas na pagganap ng Qwen ay sa pagsasalin patungong Ingles, kung saan halos magtabla ang dalawa. Sa lahat ng iba pang direksyon, nananalo ang ChatGPT sa malaking mayorya ng mga pares, kaya ang tapat na sagot ay lubos na nakadepende sa kung saang direksyon isinasalin ang content.
2. Mas maraming wika ba ang sinusuportahan ng ChatGPT o ng Qwen?
Pareho silang mga general-purpose AI model na walang beripikado at inilathalang listahan ng mga limitasyon na partikular sa wika. Walang inilalathala ang alinman sa dalawa na independiyenteng nakumpirmang data sa saklaw ng language pair, na iba sa isang platform na direktang sumusubok at nagbibigay ng score sa kalidad ng pagsasalin sa 330+ na wika, sa halip na umasa sa mga pangkalahatang pahayag tungkol sa multilingual training.
3. Mas mahusay ba ang Qwen o ChatGPT para sa legal at business translation?
Walang mapagkakatiwalaang mas mahusay sa pangkalahatan. Sa pagsubok sa isang termino sa batas sa paggawa sa Germany, nakapagbigay ang DeepSeek at ChatGPT ng magagamit at gumaganang mga parirala habang ang Claude at Qwen naman ay parehong gumamit ng walang kaugnayang legal na konsepto, na nagpapakitang ang pagkakaiba ay nakabatay sa termino at konteksto, hindi sa kung aling modelo ang pangkalahatang mas malakas.
4. Nakikipagkumpitensya ba ang MachineTranslation.com sa ChatGPT at Qwen?
Hindi. Pinatatakbo ng MachineTranslation.com ang ChatGPT, Qwen, at mahigit 20 pang AI model sa bawat pagsasalin at inilalabas ang bersyon kung saan pinakanagkakasundo ang mga modelong iyon. Sinusubukan at pinagsasama nito ang mga modelong tulad ng mga ito sa halip na kumilos bilang isang hiwalay at nakikipagkumpitensyang sariling modelo.
5. Aling modelo ang dapat kong piliin para sa isang malaking localization project?
Walang ligtas na default sa alinman sa dalawa kapag ang content ay sumasaklaw sa maraming wika sa parehong direksiyon. Ang pagkakaibang nakadepende sa direksiyon na nakadokumento rito ay nangangahulugang ang isang model na mahusay magsalin patungong English ay maaaring maging ibang-iba ang performance kapag nagsasalin mula rito, sa dose-dosenang pares ng wika nang sabay-sabay.
6. Aling Qwen model ang pinakamahusay para sa pagsasalin?
Hindi pa ito available sa ngayon. Kasalukuyang itinatala ng tracking ng MachineTranslation.com ang Qwen bilang iisang engine nang walang model-version tag, hindi tulad ng ibang mga provider, kaya walang datos ng kalidad para sa bawat sub-version na maiuulat. Kapag naayos na ito, magiging posible na ang totoong breakdown sa pagitan ng Qwen3.8-Max at Qwen3.8-27B; sa ngayon, isa itong tunay na kakulangan at hindi lamang isang detalyeng hindi pa nasusukat.