Qwen vs DeepSeek: Model AI mana yang menerjemahkan dengan lebih baik?

Jalankan 12,000 segmen terjemahan yang sama melalui Qwen dan DeepSeek, dan DeepSeek memenangkan mayoritas pasangan bahasa. Itu belum semuanya. Bagi hasil tersebut berdasarkan arah terjemahan, dan pola tertentu akan terlihat: Qwen memperkecil sebagian besar kesenjangan, dan terkadang memimpin, khususnya ketika bahasa targetnya adalah bahasa Inggris. Menerjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa lain, DeepSeek menang hampir setiap saat.

Pembagian tersebut lebih penting daripada satu pemenang keseluruhan jika Anda menerjemahkan konten di puluhan bahasa, bukan hanya satu pasangan bahasa. 

Apa itu Qwen dan DeepSeek?

Qwen adalah lini model bahasa besar milik Alibaba. Generasi saat ini adalah Qwen3.8, yang dirilis pada Agustus 2026: Qwen3.8-Max adalah model unggulan tertutup khusus API dengan 2.4 triliun parameter, sementara Qwen3.8-27B adalah model open-weight yang lebih kecil yang dirilis di bawah Apache 2.0 beberapa hari kemudian, ditujukan bagi tim yang ingin melakukan hos mandiri.

DeepSeek adalah lab AI asal Tiongkok yang dikenal dengan model mixture-of-experts yang menyamai performa terdepan dengan sebagian kecil dari biaya inferensi. Generasi saat ini, DeepSeek V4, diluncurkan pada April 2026 dalam dua varian: V4 Pro (total 1.6 triliun parameter, sekitar 49 miliar aktif per token) untuk pekerjaan yang berfokus pada kualitas, dan V4 Flash (total 284 miliar, sekitar 13 miliar aktif) untuk beban kerja yang sensitif terhadap latensi. Keduanya hadir sebagai open weights berlisensi MIT.

Bagaimana sebenarnya perbandingan antara Qwen dan DeepSeek dalam hal penerjemahan, bukan hanya sekadar benchmark?

Sebagian besar perbandingan Qwen vs DeepSeek mengutip benchmark tujuan umum: pemrograman, matematika, penalaran. Tidak ada dari metrik tersebut yang mengukur kualitas terjemahan secara langsung, dan menjalankan setiap model pada teks sumber yang berbeda membuat kesenjangan akurasi tidak mungkin dipisahkan dari apa yang dituntut oleh teks itu sendiri.

Lalu lintas terjemahan MachineTranslation.com sendiri selama 28 hari terakhir memberikan jawaban yang lebih jelas, karena kedua model menerjemahkan teks sumber yang identik. Di seluruh 98 pasangan bahasa dan lebih dari 12.000 segmen yang cocok, DeepSeek mencetak skor lebih tinggi di 83 pasangan; Qwen mencetak skor lebih tinggi di 15. Persempit ke 27 pasangan dengan bahasa target bahasa Inggris, dan kesenjangan tersebut menyusut tajam: DeepSeek memenangkan 63% di antaranya (17 dari 27), Qwen memenangkan 37% (10 dari 27). Di seluruh 71 pasangan sisanya, di mana bahasa Inggris bukan merupakan targetnya, DeepSeek memenangkan 92% (66 dari 71).

Tingkat kemenangan berdasarkan arah terjemahan (98 pasangan bahasa, teks identik)

Rata-rata tertimbang di seluruh segmen yang cocok menempatkan DeepSeek pada angka 9.13 dari 10 dan Qwen pada 8.98. Itu adalah kesenjangan yang nyata, tetapi tidak terdistribusi secara merata, yang merupakan hal yang lebih berguna untuk diketahui jika konten Anda bergerak lebih dari satu arah. Ini adalah pendekatan head-to-head yang sama dengan yang digunakan MachineTranslation.com di seluruh pengujian perbandingan model lengkapnya, tidak hanya untuk satu pasangan ini saja.

Angka agregat tersebut juga terbukti konsisten pada kasus uji individual. Saat menguji frasa bahasa Prancis "Elle est directrice adjointe du département commercial," DeepSeek dan Qwen menghasilkan terjemahan bahasa Inggris yang sama, yaitu "deputy director of commercial department". Anda dapat langsung memeriksa hasil uji langsung tersebut ‎. Saat menguji "as soon as possible" yang diterjemahkan ke dalam bahasa Spanyol, DeepSeek berbeda dari konsensus empat model dengan menggunakan "esté hecho" alih-alih "se haga", yang merupakan kasus divergensi nyata yang mencerminkan perbedaan tata bahasa proses-versus-hasil, bukan kesalahan.

Mengapa Qwen memberikan hasil yang lebih baik khususnya saat menerjemahkan ke dalam bahasa Inggris?

Data tidak menjelaskan mengapa, melainkan hanya di mana. Beberapa pasangan bahasa ke bahasa Inggris terkuat Qwen adalah bahasa Tamil, Mandarin, Polandia, Italia, dan Ibrani, yang merupakan bahasa sumber dengan korpora pelatihan bahasa Inggris yang besar dan terdokumentasi dengan baik yang umumnya tersedia bagi para pembuat model. Di luar satu arah tersebut, keunggulan DeepSeek bertahan hampir di mana saja: baik dari bahasa Inggris, maupun di antara pasangan bahasa non-Inggris.

Hal ini mengesampingkan anggapan bahwa salah satu model dapat dijadikan sebagai pilihan default universal. Tim yang menerjemahkan daftar produk dari bahasa Spanyol ke dalam enam bahasa dan mengharapkan peringkat performa yang sama seperti saat mereka menerjemahkan tiket dukungan berbahasa Mandarin ke dalam bahasa Inggris akan menerapkan pelajaran yang salah dari arah yang salah, yang merupakan asimetri yang sama seperti yang muncul dalam rincian model bahasa Spanyol-ke-Inggris MachineTranslation.com, di mana model-model unggulan di arah tersebut tidak sama dengan model-model unggulan di arah sebaliknya.

Apakah Qwen dan DeepSeek gratis dan open-source?

Pembagian lisensi berbeda untuk masing-masing model. DeepSeek melisensikan V4 Pro dan V4 Flash di bawah lisensi MIT, salah satu ketentuan open-source yang paling permisif yang tersedia, sehingga keduanya bebas untuk di-host mandiri tanpa batasan. Qwen terbagi menjadi: Qwen3.8-27B dirilis di bawah Apache 2.0 dan bebas untuk di-host mandiri, tetapi model unggulan Qwen3.8-Max tetap bersifat closed-source, hanya-API, dan di bawah lisensi khusus milik Alibaba sendiri.

Secara praktis, itu berarti opsi open-weight sepenuhnya yang berlisensi MIT tersedia di pihak DeepSeek pada kedua tingkatan kualitas tersebut. Di pihak Qwen, memilih open-weight berarti merelakan model unggulannya.

Berapakah biaya untuk menjalankan Qwen dan DeepSeek pada skala besar?

Menyusul penurunan harga permanen DeepSeek pada Mei 2026, tarif API yang dipublikasikan saat ini adalah $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 per juta token output untuk V4 Pro, dengan harga V4 Flash yang lebih rendah untuk tingkatan yang dioptimalkan untuk latensi.

Bagi tim yang melakukan self-hosting untuk salah satu model alih-alih menggunakan API ter-host, perbandingan biaya beralih sepenuhnya ke infrastruktur GPU dan menjadi fungsi dari jumlah parameter serta efisiensi parameter aktif, alih-alih tarif per token.

Apakah salah satu model cukup aman untuk konten hukum, medis, atau regulasi?

Kedua model tidak memublikasikan sertifikasi keselamatan khusus terjemahan, dan tolok ukur keselamatan tujuan umum tidak menguji mode kegagalan yang penting dalam konten regulasi: kesalahan penerjemahan dosis, klausul tanggung jawab yang bergeser, atau istilah hukum yang tidak konsisten. Pengujian dari MachineTranslation.com sendiri telah menemukan perbedaan persis seperti ini di antara berbagai model pada bahasa hukum dan medis, termasuk kasus di mana model-model tersebut menggunakan istilah hukum yang berbeda dengan cakupan yang berbeda meskipun keduanya mendapatkan nilai bagus pada metrik kualitas umum.

Untuk kontrak, dokumen imigrasi, atau konten klinis, itu adalah alasan untuk memasangkan output dari salah satu model dengan langkah verifikasi manusia alih-alih memercayai begitu saja satu output AI, terlepas dari model mana yang menghasilkannya.

Apa artinya ini jika Anda melakukan lokalisasi ke banyak bahasa sekaligus?

Perbandingan yang dibangun di atas satu pasangan bahasa hampir tidak memberi tahu Anda apa pun tentang pasangan bahasa ke-empat puluh. Pembagian ke-dalam-bahasa-Inggris/dari-bahasa-Inggris yang didokumentasikan di sini terbukti pada sampel 98 pasangan bahasa khususnya karena diuji pada skala tersebut: pengujian tunggal bahasa Inggris-ke-Spanyol, yang biasa dilakukan pada sebagian besar perbandingan Qwen vs DeepSeek, akan menunjukkan DeepSeek unggul jauh dan tidak menunjukkan apa pun tentang apa yang terjadi ketika bahasa Tamil, Polandia, atau Ibrani dimasukkan ke dalam alur proses.

Itulah argumen praktis untuk tidak mengunci program lokalisasi besar ke output satu model secara default. MachineTranslation.com menjalankan Qwen dan DeepSeek, bersama dengan lebih dari 20 model lainnya, pada setiap terjemahan dan menampilkan versi yang paling disepakati oleh model-model tersebut, sehingga penerapan dalam 68 bahasa tidak bergantung pada model mana yang kebetulan memenangkan satu pasangan bahasa yang diuji pertama kali oleh seseorang. Anda dapat melihat dengan tepat model mana yang sepakat atau berbeda pada terjemahan tertentu dalam rincian model per terjemahan yang ditampilkan platform untuk setiap hasil.

Setiap terjemahan diperiksa terhadap rentang model yang lebih luas daripada yang dapat ditawarkan oleh Qwen atau DeepSeek saja, yang merupakan jawaban langsung atas apa yang terjadi begitu konten Anda tidak lagi bergerak hanya ke satu arah saja.

Pertanyaan yang sering diajukan