October 9, 2026
Qwen vs ChatGPT: Melyik AI-modell fordít jobban?
A ChatGPT jelenlegi generációja és Qwen egyaránt részét képezik annak a modellkészletnek, amelyet a MachineTranslation.com minden egyes fordításnál futtat, és nem két olyan külső kihívóról van szó, akiket magához a platformhoz mérnek. Futtassa át ugyanazt a szöveget mindkettőn azonos szegmenseken, és összességében a ChatGPT nyeri a nyelvpárok nagyobb részét. Ha az eredményeket fordítási irány szerint bontjuk, a kép egyetlen konkrét ponton élesen beszűkül: az angolra fordításnál, ahol a kettő szinte fej fej mellett áll.
Létezik a ChatGPT-nél jobb AI fordításra?
A ChatGPT alternatívái iránti általános érdeklődés megnövekedett a konkurens modellek fejlődésével, bár az okok felhasználási területenként igen eltérőek, és nincs rá egyetlen magyarázat. Kifejezetten a fordítás esetében a hasznosabb kérdés az, hogy melyik modell teljesít ténylegesen jobban egy adott nyelvpárnál – ez egy tesztelhető kérdés, nem pedig vélemény dolga.
A MachineTranslation.com elmúlt 28 napos forgalma alapján mindkét modell azonos forrásszöveget fordított 98 nyelvpárban. A ChatGPT ezek közül 77 párban ért el magasabb pontszámot, míg a Qwen 21-ben. Az egyező kimenetek súlyozott átlaga alapján a ChatGPT 10-ből 9.10 pontot, a Qwen pedig 8.98 pontot kapott, ami átlagosan valós, de szerény különbség, amely sokkal élesebb eltérést rejt magában, amint figyelembe vesszük az irányt is.
Angolra fordítva a két modell szinte döntetlent ért el. Minden más irányban a ChatGPT nyerte a tesztelt párok túlnyomó többségét.
| ChatGPT | Qwen | |
|---|---|---|
| Értékelt kimenetek aránya | 54.76% | 42.6% |
| Átlagos pontszám | 8.89 / 10 | 8.87 / 10 |
| A pontszámok alsó 10%-a | 7.8 | 7.6 |
| Győzelmi arány, angol nyelvre | 52% | 48% |
| Győzelmi arány, minden más irányban | 89% | 11% |
Miért tűnik el szinte teljesen a különbség az angolra fordításkor?
Az adatok azt mutatják meg, hol jelentkezik az eltérés, nem azt, hogy miért. Az viszont egyértelmű, hogy a Qwen versenyképessége nem oszlik meg egyenletesen. A 27 olyan nyelvpárból, ahol a célnyelv az angol, a Qwen 13-at visz el, ami gyakorlatilag fej vagy írás. A fennmaradó 71 nyelvpárból – ideértve mind az angolról történő fordítást, mind a két nem angol nyelv közötti fordítást – a ChatGPT 63-at nyer meg, ami 89%-os arányt jelent. Az a csapat, amely azt feltételezi, hogy a Qwen angol nyelvre nyújtott teljesítménye átültethető az angolról történő fordításra vagy a nem angol nyelvpárokra is, téves következtetést vonna le a rossz irányból.
A Qwen kínai vállalat, és számít ez a fordítás szempontjából?
A Qwen fejlesztője a kínai székhelyű Alibaba Cloud. Önmagában ez nem változtat azon, hogy a modell milyen jól fordít le egy adott mondatot; a fenti adatok a tényleges kimeneti minőséget tükrözik, függetlenül attól, hogy a modellt hol építették. Ahol ennek jelentősége lehet, az az adatkezelés: a szabályozott vagy érzékeny tartalmakat (szerződéseket, orvosi dokumentációkat, személyes adatokat) fordító vállalkozásoknak valós átvilágítási szempontként kell kezelniük azt a kérdést, hogy egy AI-szolgáltató hol dolgozza fel és tárolja ezeket a tartalmakat, magától a fordítás minőségétől függetlenül. Ez bármely AI-szolgáltatóra érvényes, nem kifejezetten a Qwenre, és részben ez az oka annak, hogy a MachineTranslation.com közvetlenül közzéteszi saját adatkezelési és biztonsági gyakorlatait, ahelyett, hogy megválaszolatlanul hagyná a kérdést.
Megbízhatóbb valamelyik modell a jogi és üzleti fordítások terén?
Nem következetesen, és az eltérés sem mindig arról szól, hogy melyik modell ér el magasabb pontszámot. A MachineTranslation.com valós szerződésszövegeken végzett tesztelése két külön esetet tárt fel, amelyeket érdemes ismerni, mielőtt bármelyik modellre rábíznánk a jogi szövegek fordítását. Az idiomatikus kifejezések esetén olykor épp fordított a helyzet: egy külön közvetlen összehasonlító teszt során a ChatGPT szó szerint és hibásan fordított egy német idiómát, míg a Qwen megtalálta a helyes idiomatikus jelentést – ez is arra emlékeztet, hogy az aggregált adatokban látható általános előny mondatról mondatra haladva egyik modellnél sem érvényesül feltétlenül.
| Teszteset | ChatGPT | Qwen |
|---|---|---|
| „At-will employment” németre | Használható, funkcionális megfogalmazás | Egy nem kapcsolódó jogi fogalomhoz nyúlt |
| Felelősségkorlátozási záradék spanyolra | „que surjan de” | „derivados de” (a hatályt módosító különbség) |
| „Ich verstehe nur Bahnhof” (német idióma) | Szó szerint fordítva, helytelen | Helyes idiomatikus jelentés |
E három eset alapján egyik modell sem nyer következetesen: egyetlen modell összesített pontszáma sem jelzi előre a viselkedését egy-egy konkrét kifejezés vagy fordulat esetében. Ezért is válik a jogi és szerződéses szövegek előnyére az emberi ellenőrzési lépés, függetlenül attól, hogy melyik modell készítette az első piszkozatot.
Mi a helyzet a nyelvi lefedettséggel?
Sem a ChatGPT, sem a Qwen nem tesz közzé ellenőrzött, függetlenül megerősített listát azokról a nyelvpárokról, ahol a fordítás minősége visszaesik. Mindkettő általános célú modell, széles körű többnyelvű képzéssel, ami más állítás, mint egy adott nyelvcsoporton belüli mért fordítási teljesítmény. A MachineTranslation.com közvetlenül teszteli és pontozza a fordítás minőségét több mint 330 nyelven, ahelyett, hogy a modell általános nyelvi képességeire hagyatkozna annak mutatójaként, hogy valójában milyen jól fordít.
Mit ne illesszen be a ChatGPT-be vagy a Qwen-be üzleti fordítás céljából?
Sem a ChatGPT, sem a Qwen nem dedikált fordítási platformként készült, és az érzékeny üzleti tartalmak közvetlen beillesztése egy általános célú csevegőfelületre ugyanazokat az adatkezelési kérdéseket veti fel, mint bármely más fogyasztói AI-eszközbe való beillesztés: hol dolgozzák fel a bemeneti adatokat, megőrzik-e azokat, és ki férhet hozzájuk. A szerződések, orvosi leletek, bevándorlási dokumentumok és pénzügyi kimutatások pontosan olyan tartalmak, amelyeknél érdemes megválaszolni ezt a kérdést a fordítás előtt, nem pedig utána. Ez valós indok arra, hogy egy közzétett, ellenőrizhető adatkezelési gyakorlattal rendelkező dedikált fordítási platform más jellegű megoldást jelent, mint egy általános célú csevegőfelület, függetlenül attól, hogy melyik modell működik a háttérben.
Hogyan használja valójában mindkét modellt a MachineTranslation.com
A MachineTranslation.com a ChatGPT-t, a Qwen-t és több mint 20 egyéb AI-modellt futtat minden egyes fordításnál, majd azt a verziót jeleníti meg, amelyben ezek a modellek a leginkább egyetértenek. Látva, hogy a Qwen és a ChatGPT teljesítménye mennyire élesen megoszlik az irányok szerint, egyetlen modell állandó alapértelmezettként való kiválasztása azt jelentené, hogy a nyelvpárok egy jól előrelátható részénél rosszul döntenénk. Ugyanez az irányfüggő minta jelenik meg a MachineTranslation.com Qwen vs DeepSeek összehasonlításában is. Ha teljes képet szeretne kapni arról, hogyan tesztelik a jelenlegi modelleket egymással szemben, tekintse meg a MachineTranslation.com teljes modell-összehasonlító tesztjét.
Gyakran ismételt kérdések
1. A Qwen vagy a ChatGPT jobb fordításra?
Azonos forrásszövegen tesztelt 98 nyelvpár közül a ChatGPT 77 esetben ért el magasabb pontszámot. A Qwen legerősebb formáját az angolra történő fordításnál mutatja, ahol a kettő szinte döntetlenre áll. Minden más irányban a ChatGPT nyeri a párok túlnyomó többségét, így az őszinte válasz nagyban függ attól, hogy melyik irányba történik a fordítás.
2. A ChatGPT vagy a Qwen támogat több nyelvet?
Mindkettő általános célú AI-modell, amelyek nem rendelkeznek ellenőrzött, közzétett listával a nyelvspecifikus korlátokról. Egyikük sem tesz közzé függetlenül megerősített nyelvpár-lefedettségi adatokat, ami eltér egy olyan platformtól, amely több mint 330 nyelven közvetlenül teszteli és pontozza a fordítás minőségét, ahelyett, hogy a többnyelvű képzésre vonatkozó általános állításokra hagyatkozna.
3. A Qwen vagy a ChatGPT jobb a jogi és üzleti fordításokhoz?
Egyik sem jobb megbízhatóan minden téren. Egy német munkajogi kifejezés tesztelésekor a DeepSeek és a ChatGPT használható, funkcionális megfogalmazást adott, míg a Claude és a Qwen egy nem kapcsolódó jogi fogalomhoz nyúlt, ami azt mutatja, hogy a különbség kifejezésenként és kontextusonként jelentkezik, nem pedig aszerint, hogy melyik modell általánosságban az erősebb.
4. A MachineTranslation.com versenyez a ChatGPT-vel és a Qwen-nel?
Nem. A MachineTranslation.com a ChatGPT-t, a Qwen-t és több mint 20 egyéb AI-modellt futtat minden egyes fordításnál, és azt a verziót jeleníti meg, amelyben ezek a modellek a leginkább egyetértenek. Teszteli és kombinálja az ilyen modelleket, ahelyett, hogy különálló, versengő modellként lépne fel.
5. Melyik modellt válasszam egy nagyobb lokalizációs projekthez?
Önmagában egyik sem biztonságos alapértelmezés, amint a tartalom sok nyelven keresztül mozog mindkét irányban. Az itt dokumentált irányspecifikus eltérés azt jelenti, hogy egy olyan modell, amely jól teljesít az angolra fordítás során, nagyon eltérően teljesíthet az angolról történő fordításkor, egyszerre több tucat nyelvpáron keresztül.
6. Melyik Qwen modell a legjobb fordításra?
Ez még nem áll rendelkezésre. A MachineTranslation.com nyomon követése más szolgáltatóktól eltérően jelenleg egyetlen motorként, modellverzió-címke nélkül rögzíti a Qwen-t, így alverziónkénti minőségi adatok nem állnak rendelkezésre a jelentéshez. Amint ez megoldódik, lehetővé válik a Qwen3.8-Max és a Qwen3.8-27B közötti valós összehasonlítás; egyelőre ez tényleges hiányosság, nem pusztán egy fel nem mért részlet.