Qwen बनाम DeepSeek: कौन सा AI मॉडल बेहतर अनुवाद करता है?

Qwen और DeepSeek के ज़रिए समान 12,000 अनुवाद खंडों का अनुवाद करने पर, DeepSeek अधिकांश भाषा युग्मों में जीतता है। यह पूरी कहानी नहीं है। परिणामों को अनुवाद की दिशा के आधार पर विभाजित करें, तो एक विशिष्ट पैटर्न दिखाई देता है: Qwen अधिकांश अंतर को कम कर देता है, और कभी-कभी बढ़त बना लेता है, विशेष रूप से तब जब लक्षित भाषा अंग्रेज़ी हो। अंग्रेज़ी से किसी अन्य भाषा में अनुवाद करने पर, DeepSeek लगभग हर बार जीतता है।

यदि आप किसी एक भाषा युग्म के बजाय दर्जनों भाषाओं में सामग्री का अनुवाद कर रहे हैं, तो एकल समग्र विजेता की तुलना में यह विभाजन अधिक मायने रखता है। 

Qwen और DeepSeek क्या हैं?

Qwen, Alibaba का लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का परिवार है। वर्तमान पीढ़ी Qwen3.8 है, जिसे अगस्त 2026 में जारी किया गया था: Qwen3.8-Max 2.4 ट्रिलियन पैरामीटर्स वाला क्लोज्ड, केवल-API फ्लैगशिप है, जबकि Qwen3.8-27B एक छोटा, ओपन-वेट मॉडल है जिसे कुछ दिनों बाद  Apache 2.0  के तहत जारी किया गया था, जिसका उद्देश्य उन टीमों की मदद करना है जो सेल्फ-होस्ट करना चाहती हैं।

DeepSeek एक चीनी AI लैब है जो अपने मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडलों के लिए जानी जाती है, जो इंफरेंस लागत के एक छोटे से हिस्से में अग्रणी प्रदर्शन की बराबरी करते हैं। इसकी वर्तमान पीढ़ी, DeepSeek V4, अप्रैल 2026 में दो वेरिएंट में लॉन्च की गई थी: गुणवत्ता-केंद्रित कार्यों के लिए V4 Pro (1.6 ट्रिलियन कुल पैरामीटर, प्रति टोकन लगभग 49 बिलियन सक्रिय) और लेटेंसी-सेंसिटिव वर्कलोड के लिए V4 Flash (कुल 284 बिलियन, लगभग 13 बिलियन सक्रिय)। दोनों  MIT-लाइसेंस प्राप्त ओपन वेट्स के रूप में उपलब्ध हैं।

सिर्फ बेंचमार्क ही नहीं, बल्कि अनुवाद के मामले में Qwen और DeepSeek की वास्तव में कैसी तुलना है?

अधिकांश Qwen बनाम DeepSeek तुलनाएं सामान्य-उद्देश्यीय बेंचमार्क का हवाला देती हैं: कोडिंग, गणित, रीज़निंग। इनमें से कोई भी सीधे तौर पर अनुवाद की गुणवत्ता को नहीं मापता है, और प्रत्येक मॉडल को अलग-अलग स्रोत पाठ पर चलाने से सटीकता के किसी भी अंतर को उस चीज़ से अलग करना असंभव हो जाता है जिसकी मांग स्वयं पाठ ने की थी।

MachineTranslation.com का पिछले 28 दिनों का अपना अनुवाद ट्रैफ़िक अधिक स्पष्ट उत्तर देता है, क्योंकि दोनों मॉडलों ने बिल्कुल समान स्रोत पाठ का अनुवाद किया था। भाषा युग्मों और 12,000 से अधिक मिलान वाले खंडों में, DeepSeek ने 83 युग्मों में अधिक अंक प्राप्त किए; Qwen ने 15 में अधिक अंक प्राप्त किए। यदि इसे उन 27 युग्मों तक सीमित कर दिया जाए जहाँ लक्षित भाषा अंग्रेजी है, तो यह अंतर तेजी से कम हो जाता है: DeepSeek उनमें से 63% (27 में से 17) जीतता है, Qwen 37% (27 में से 10) जीतता है। शेष 71 युग्मों में, जहाँ अंग्रेजी लक्षित भाषा नहीं है, DeepSeek 92% (71 में से 66) जीतता है।

अनुवाद दिशा के अनुसार जीत की दर (98 भाषा युग्म, समान पाठ)

प्रत्येक मिलान वाले खंड में भारित औसत DeepSeek को 10 में से 9.13 और Qwen को 8.98 पर रखता है। यह एक वास्तविक अंतर है, लेकिन यह समान रूप से वितरित नहीं है, और यही जानना अधिक उपयोगी है यदि आपकी सामग्री एक से अधिक दिशाओं में जाती है। यह वही आमने-सामने का दृष्टिकोण है जिसका उपयोग MachineTranslation.com अपने पूर्ण मॉडल तुलना परीक्षण में करता है, न कि केवल इस एक युग्म के लिए।

सकल आंकड़े व्यक्तिगत परीक्षण मामलों में भी सही साबित होते हैं। फ्रांसीसी वाक्यांश "Elle est directrice adjointe du département commercial" का परीक्षण करते समय, DeepSeek और Qwen दोनों एक ही अंग्रेजी अनुवाद, "deputy director of commercial department" पर सहमत हुए। आप उस लाइव परीक्षण परिणाम  को सीधे देख सकते हैं। स्पेनिश में अनुवादित "as soon as possible" का परीक्षण करते समय, DeepSeek ने "se haga" के बजाय "esté hecho" के साथ चार-मॉडल सहमति से अलग रुख अपनाया, जो एक वास्तविक विचलन का मामला है जो एक प्रक्रिया-बनाम-परिणाम व्याकरणिक अंतर को दर्शाता है, कोई गलती नहीं।

Qwen विशेष रूप से अंग्रेजी में अनुवाद करने में बेहतर क्यों है?

डेटा यह नहीं बताता कि क्यों, केवल यह बताता है कि कहाँ। Qwen के कुछ सबसे मजबूत अंग्रेजी अनुवाद युग्मों में तमिल, चीनी, पोलिश, इतालवी और हिब्रू शामिल हैं, जो ऐसी स्रोत भाषाएं हैं जिनके बड़े, अच्छी तरह से प्रलेखित अंग्रेजी-भाषा प्रशिक्षण कॉर्पोरा सामान्य रूप से मॉडल निर्माताओं के लिए उपलब्ध हैं। उस एक दिशा के बाहर, DeepSeek की बढ़त लगभग हर जगह बनी रहती है: अंग्रेजी से बाहर की भाषाओं में, और गैर-अंग्रेजी भाषा युग्मों के बीच भी।

यह इस बात को खारिज करता है कि किसी भी मॉडल को एक सार्वभौमिक डिफ़ॉल्ट के रूप में माना जाए। स्पैनिश से छह भाषाओं में उत्पाद सूचियों का अनुवाद करने वाली और उसी प्रदर्शन रैंकिंग की उम्मीद करने वाली टीम, जो उसने चीनी सपोर्ट टिकट का अंग्रेजी में अनुवाद करते समय देखी थी, वह गलत दिशा से गलत सबक ले रही होगी। यह वही विषमता है जो MachineTranslation.com के स्पैनिश-टू-इंग्लिश मॉडल ब्रेकडाउन में दिखाई देती है, जहाँ शीर्ष पर रहने वाले मॉडल वे नहीं हैं जो विपरीत दिशा में अग्रणी हैं।

क्या Qwen और DeepSeek मुफ्त और ओपन-सोर्स हैं?

दोनों के लिए लाइसेंसिंग अलग-अलग तरीके से विभाजित है। DeepSeek अपने V4 Pro और V4 Flash दोनों को MIT के तहत लाइसेंस देता है, जो उपलब्ध सबसे उदार ओपन-सोर्स शर्तों में से एक है, इसलिए दोनों बिना किसी प्रतिबंध के सेल्फ-होस्ट करने के लिए मुफ्त हैं। Qwen विभाजित है: Qwen3.8-27B, Apache 2.0 के तहत उपलब्ध है और सेल्फ-होस्ट करने के लिए मुफ्त है, लेकिन फ्लैगशिप Qwen3.8-Max क्लोज्ड, केवल-API और Alibaba के अपने कस्टम लाइसेंस के तहत ही रहता है।

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि DeepSeek की ओर से दोनों गुणवत्ता स्तरों पर पूरी तरह से ओपन-वेट, MIT-लाइसेंस प्राप्त विकल्प मौजूद है। Qwen की तरफ देखें तो, ओपन-वेट अपनाने का मतलब है फ्लैगशिप मॉडल को छोड़ना।

बड़े पैमाने पर चलाने के लिए Qwen और DeepSeek की लागत कितनी है?

मई 2026 में DeepSeek की स्थायी मूल्य कटौती के बाद, इसकी वर्तमान प्रकाशित API दरें V4 Pro के लिए $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन हैं, जबकि V4 Flash की कीमत इसके लेटेंसी-ऑप्टिमाइज्ड टियर के लिए कम है।

होस्टेड API का उपयोग करने के बजाय किसी भी मॉडल को खुद होस्ट करने वाली टीमों के लिए, लागत की तुलना पूरी तरह से GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर पर स्थानांतरित हो जाती है और यह प्रति-टोकन दर के बजाय पैरामीटर काउंट और एक्टिव-पैरामीटर दक्षता का समीकरण बन जाती है।

क्या कानूनी, चिकित्सा या विनियमित सामग्री के लिए कोई भी मॉडल पर्याप्त सुरक्षित है?

दोनों में से कोई भी मॉडल अनुवाद-विशिष्ट सुरक्षा प्रमाणपत्र प्रकाशित नहीं करता है, और सामान्य-उद्देश्य वाले सुरक्षा बेंचमार्क उन विफलता मोड का परीक्षण नहीं करते हैं जो विनियमित सामग्री में मायने रखते हैं: जैसे कि दवा की खुराक का गलत अनुवाद, बदली हुई देनदारी की धारा, या असंगत कानूनी शब्द। MachineTranslation.com के अपने परीक्षणों में कानूनी और चिकित्सा भाषा पर मॉडलों के बीच ठीक इसी तरह का अंतर पाया गया है, जिसमें ऐसे मामले भी शामिल हैं जहाँ सामान्य गुणवत्ता मेट्रिक्स पर दोनों के अच्छे स्कोर होने के बावजूद मॉडलों ने अलग-अलग कार्यक्षेत्र वाले विभिन्न कानूनी शब्दों का उपयोग किया।

अनुबंधों, अप्रवासन दस्तावेजों, या क्लिनिकल सामग्री के लिए, यह इस बात का समर्थन करता है कि किसी भी मॉडल के आउटपुट को एक मानव सत्यापन चरण के साथ जोड़ा जाना चाहिए, बजाय इसके कि किसी एक AI आउटपुट पर उसके प्रत्यक्ष मूल्य पर भरोसा किया जाए, चाहे वह किसी भी मॉडल द्वारा तैयार किया गया हो।

यदि आप एक साथ कई भाषाओं में स्थानीयकरण कर रहे हैं तो इसका क्या अर्थ है?

एक भाषा युग्म पर आधारित तुलना आपको चालीसवें नंबर के युग्म के बारे में लगभग कुछ भी नहीं बताती है। यहाँ प्रलेखित अंग्रेजी-में/अंग्रेजी-से विभाजन विशेष रूप से 98-युग्मों के सैंपल में इसलिए सही साबित हुआ क्योंकि इसका परीक्षण उसी पैमाने पर किया गया था: एक एकल अंग्रेजी-से-स्पेनिश परीक्षण, जो कि अधिकांश Qwen बनाम DeepSeek तुलनाओं में चलाया जाता है, उसने DeepSeek को आसानी से आगे दिखाया होता और इस बारे में कुछ नहीं कहा होता कि तमिल, पोलिश या हिब्रू के पाइपलाइन में आने के बाद क्या होता है।

डिफ़ॉल्ट रूप से एक बड़े स्थानीयकरण कार्यक्रम को किसी एक मॉडल के आउटपुट तक सीमित न रखने का यही व्यावहारिक तर्क है। MachineTranslation.com हर अनुवाद पर Qwen और DeepSeek के साथ-साथ 20 से अधिक अन्य मॉडलों को चलाता है और उस संस्करण को सामने लाता है जिस पर वे मॉडल सबसे अधिक सहमत होते हैं, ताकि 68-भाषाओं का रोलआउट उस मॉडल पर निर्भर न हो जो संयोग से उस एक युग्म में जीत गया जिसे किसी ने सबसे पहले टेस्ट किया था। आप प्रत्येक परिणाम के लिए प्लेटफ़ॉर्म द्वारा दिखाए जाने वाले प्रति-अनुवाद मॉडल ब्रेकडाउन में स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि कौन से मॉडल किसी दिए गए अनुवाद पर सहमत या असहमत थे।

हर अनुवाद को केवल Qwen या DeepSeek की तुलना में मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला के विरुद्ध जाँचा जाता है, जो इस बात का सीधा उत्तर है कि एक बार जब आपकी सामग्री केवल एक दिशा में जाना बंद कर देती है तो क्या होता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न