Qwen vs DeepSeek: Melyik MI-modell fordít jobban?

Ha ugyanazt a 12 000 fordítási szegmenst futtatjuk át a Qwen és a DeepSeek modelleken, a DeepSeek nyer a nyelvpárok többségében. De ez még nem a teljes történet. Ha az eredményeket fordítási irányok szerint bontjuk szét, egy konkrét minta rajzolódik ki: A Qwen nagyrészt behozza a lemaradását, sőt néha átveszi a vezetést, különösen akkor, ha a célnyelv az angol. Ha angolról fordítunk bármilyen más nyelvre, a DeepSeek szinte minden alkalommal nyer.

Ez a felosztás sokkal többet számít, mint egyetlen összesített győztes, ha nem egyetlen nyelvpáron, hanem több tucat nyelven fordít tartalmakat. 

Mi a Qwen és a DeepSeek?

A Qwen az Alibaba nagy nyelvimodell-családja. A jelenlegi generáció a Qwen3.8, amely 2026 augusztusában jelent meg: A Qwen3.8-Max a zárt, csak API-n keresztül elérhető zászlóshajó 2.4 billió paraméterrel, míg a Qwen3.8-27B egy kisebb, nyílt súlyú modell, amely néhány nappal később jelent meg  Apache 2.0  licenc alatt, azon csapatok számára, amelyek saját maguk szeretnék hosztolni a modellt.

A DeepSeek egy kínai MI-labor, amely a szakértők keveréke (mixture-of-experts) modelljeiről ismert, amelyek a csúcskategóriás teljesítményt a következtetési költség töredékéért biztosítják. Jelenlegi generációja, a DeepSeek V4, 2026 áprilisában jelent meg két változatban: A V4 Pro (összesen 1.6 billió paraméter, tokenenként körülbelül 49 milliárd aktív) a minőségorientált munkákhoz, míg a V4 Flash (összesen 284 milliárd, körülbelül 13 milliárd aktív) a késleltetésre érzékeny feladatokhoz készült. Mindkettő  MIT-licences nyílt súlyú modellként érhető el.

Hogyan hasonlítható össze valójában a Qwen és a DeepSeek a fordítás terén, nem csupán a benchmarkok alapján?

A legtöbb Qwen és DeepSeek összehasonlítás általános célú benchmarkokra hivatkozik: kódolás, matematika, logikai következtetés. Ezek egyike sem méri közvetlenül a fordítás minőségét, és ha az egyes modelleket eltérő forrásszövegeken futtatjuk, a pontosságbeli különbséget lehetetlen elkülöníteni magának a szövegnek az elvárásaitól.

A MachineTranslation.com saját, elmúlt 28 napi fordítási forgalma tisztább választ ad, mivel mindkét modell teljesen megegyező forrásszöveget fordított. ‎98 nyelvpár és több mint 12 000 megfeleltetett szegmens esetében a DeepSeek 83 nyelvpárban ért el magasabb pontszámot, míg a Qwen 15-ben. Ha ezt leszűkítjük arra a 27 nyelvpárra, ahol az angol a célnyelv, a különbség meredeken lecsökken: A DeepSeek nyeri ezek 63%-át (27-ből 17-et), a Qwen pedig a 37%-át (27-ből 10-et). A fennmaradó 71 párban, ahol nem az angol a célnyelv, a DeepSeek nyer 92%-ban (71-ből 66 alkalommal).

Győzelmi arány fordítási irány szerint (98 nyelvpár, azonos szöveg)

Az összes megfeleltetett szegmensre vetített súlyozott átlag alapján a DeepSeek 10-ből 9,13-as, míg a Qwen 8,98-as pontszámot kapott. Ez valós különbség, de nem egyenletesen oszlik el, amit hasznos tudni, ha a tartalom egynél több irányba mozog. Ugyanezt a közvetlen összehasonlító megközelítést alkalmazza a MachineTranslation.com a teljes modell-összehasonlító tesztelései során, nem csak erre az egy párra vonatkozóan.

Az összesített számok az egyedi tesztesetekben is megállják a helyüket. Az "Elle est directrice adjointe du département commercial" francia kifejezést tesztelve a DeepSeek és a Qwen ugyanarra az angol fordításra jutott: "deputy director of commercial department". Ezt az élő teszteredményt  közvetlenül is ellenőrizheti. Az "as soon as possible" spanyolra történő fordítását tesztelve a DeepSeek eltért a négy modell által alkotott konszenzustól, és a "se haga" helyett az "esté hecho" kifejezést használta, ami egy valódi eltérési eset , amely folyamat-eredmény nyelvtani megkülönböztetést tükröz, nem pedig hibát.

Miért teljesít jobban a Qwen kifejezetten az angolra történő fordításban?

Az adatok nem magyarázzák meg a miértet, csak a hol-t. A Qwen legerősebb angolra fordító nyelvpárjai közé tartozik a tamil, a kínai, a lengyel, az olasz és a héber, amelyek olyan forrásnyelvek, amelyek esetében a modellfejlesztők számára általában nagy méretű, jól dokumentált angol nyelvű tanítókorpuszok állnak rendelkezésre. Ezen az egy irányon kívül a DeepSeek előnye szinte mindenhol megmutatkozik: az angolról történő fordításban és a nem angol nyelvpárok között egyaránt.

Ez kizárja azt, hogy bármelyik modellt univerzális alapértelmezettként kezeljük. Egy csapat, amely termékleírásokat fordít spanyolról hat nyelvre, és ugyanazt a teljesítményrangsort várja el, mint amit egy kínai ügyfélszolgálati jegy angolra fordításánál látott, rossz tanulságot vonna le a rossz irányból – ez ugyanaz az aszimmetria, amely a MachineTranslation.com spanyol-angol modellbontásában is megmutatkozik, ahol a vezető modellek nem egyeznek meg az ellenkező irányban vezető modellekkel.

Are Qwen and DeepSeek free and open-source?

Licensing splits differently for each. A DeepSeek mind a V4 Pro-t, mind a V4 Flash-t MIT licenc alatt kínálja, ami az egyik legmegengedőbb elérhető nyílt forráskódú feltétel, így mindkettő ingyenesen futtatható saját üzemeltetésben, korlátozások nélkül. A Qwen megosztott: A Qwen3.8-27B az Apache 2.0 licenc alatt érhető el, és saját üzemeltetésben ingyenesen futtatható, de a zászlóshajó Qwen3.8-Max zárt marad, csak API-n keresztül érhető el, és az Alibaba saját egyedi licence hatálya alá tartozik.

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a DeepSeek oldalán mindkét minőségi szinten létezik teljesen nyílt súlyú, MIT-licencelt opció. A Qwen esetében a nyílt súlyú verzió választása a zászlóshajó modellről való lemondást jelenti.

What do Qwen and DeepSeek cost to run at scale?

A DeepSeek 2026. májusi tartós árcsökkentését követően a jelenleg közzétett API-díjai $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 egymillió kimeneti tokenenként a V4 Pro esetében, míg a V4 Flash ára alacsonyabb a késleltetésre optimalizált szinten.

Azon csapatok számára, amelyek a hosztolt API használata helyett saját maguk üzemeltetik valamelyik modellt, a költségösszehasonlítás teljesen áttevődik a GPU-infrastruktúrára, és a paraméterszám, valamint az aktív-paraméter hatékonyság függvényévé válik a tokenenkénti díj helyett.

Is either model safe enough for legal, medical, or regulated content?

Egyik modell sem tesz közzé fordításspecifikus biztonsági tanúsítványokat, és az általános célú biztonsági tesztek nem vizsgálják azokat a hibaforrásokat, amelyek a szabályozott tartalomnál számítanak: egy félrefordított adagolást, egy módosult felelősségi záradékot vagy egy következetlen jogi kifejezést. A MachineTranslation.com saját tesztelése pontosan ilyen jellegű eltéréseket talált a modellek között a jogi és orvosi szaknyelvben, beleértve azokat az eseteket is, amikor a modellek  különböző, eltérő hatókörű jogi kifejezéseket  használtak, annak ellenére, hogy mindkettő jól szerepelt az általános minőségi mutatók terén.

Szerződések, bevándorlási dokumentumok vagy klinikai tartalmak esetében ez indokolja, hogy bármelyik modell kimenetét párosítsuk  egy emberi ellenőrzési lépéssel , ahelyett, hogy vakon megbíznánk egyetlen MI-kimenetben, függetlenül attól, hogy melyik modell készítette.

What does this mean if you're localizing into many languages at once?

Egyetlen nyelvpárra épülő összehasonlítás szinte semmit sem mond el a negyvenedik nyelvpárról. Az itt dokumentált angolra irányuló/angolról történő felosztás kifejezetten azért állta meg a helyét egy 98 párból álló mintán, mert ilyen léptékben lett tesztelve: egyetlen angol-spanyol teszt – ami a legtöbb Qwen vs DeepSeek összehasonlítás alapja – azt mutatta volna, hogy a DeepSeek kényelmesen vezet, és semmit sem mondott volna arról, mi történik, ha a tamil, a lengyel vagy a héber nyelv is bekerül a folyamatba.

Ez a gyakorlati érve annak, hogy alapértelmezés szerint ne kössünk egy nagy lokalizációs programot egyetlen modell kimenetéhez. A MachineTranslation.com a Qwen-t és a DeepSeek-et is futtatja több mint 20 másik modellel együtt minden egyes fordításnál, és azt a verziót jeleníti meg, amelyben a modellek leginkább egyetértenek, így egy 68 nyelvre kiterjedő bevezetés nem azon múlik, hogy melyik modell nyerte meg éppen azt az egyetlen párt, amelyet valaki legelőször tesztelt. Pontosan láthatja, hogy mely modellek értettek egyet vagy tértek el egy adott fordításnál a platform által minden egyes eredményhez megjelenített  fordításonkénti modellbontásban .

Minden fordítást a modellek szélesebb körével ellenőrzünk, mint amit a Qwen vagy a DeepSeek önmagában kínálni tud, ami közvetlen választ ad arra, hogy mi történik, ha a tartalom már nem csak egyetlen irányba mozog.

Gyakran ismételt kérdések