Qwen vs DeepSeek: Quale modello IA traduce meglio?

Eseguendo gli stessi 12,000 segmenti di traduzione sia con Qwen che con DeepSeek, DeepSeek vince nella maggior parte delle coppie linguistiche. Ma non è tutta la storia. Suddividendo i risultati per direzione, emerge un pattern specifico: Qwen colma gran parte del divario e a volte passa in testa, in particolare quando la lingua di destinazione è l'inglese. Traducendo dall'inglese verso qualsiasi altra lingua, DeepSeek vince quasi sempre.

Questa suddivisione conta più di un singolo vincitore assoluto se si traducono contenuti in decine di lingue anziché in una sola coppia linguistica. 

Cosa sono Qwen e DeepSeek?

Qwen è la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni di Alibaba. La generazione attuale è Qwen3.8, rilasciata nell'agosto 2026: Qwen3.8-Max è il modello di punta chiuso, disponibile solo tramite API, da 2.4 bilioni di parametri, mentre Qwen3.8-27B è un modello a pesi aperti più piccolo, rilasciato sotto Apache 2.0 pochi giorni dopo, destinato ai team che desiderano fare self-hosting.

DeepSeek è un laboratorio di IA cinese noto per i modelli mixture-of-experts che eguagliano le prestazioni dei modelli di frontiera a una frazione del costo di inferenza. La sua generazione attuale, DeepSeek V4, è stata lanciata nell'aprile 2026 in due varianti: V4 Pro (1.6 bilioni di parametri totali, circa 49 miliardi attivi per token) per lavori incentrati sulla qualità, e V4 Flash (284 miliardi totali, circa 13 miliardi attivi) per carichi di lavoro sensibili alla latenza. Entrambi sono distribuiti come pesi aperti con licenza MIT.

Come si confrontano effettivamente Qwen e DeepSeek sulla traduzione, e non solo nei benchmark?

La maggior parte dei confronti tra Qwen e DeepSeek cita benchmark di carattere generale: programmazione, matematica, ragionamento. Nessuno di questi misura direttamente la qualità della traduzione, e l'esecuzione di ciascun modello su testi sorgente diversi rende impossibile isolare qualsiasi divario di accuratezza da ciò che il testo stesso richiedeva.

Il traffico di traduzione di MachineTranslation.com negli ultimi 28 giorni fornisce una risposta più chiara, poiché entrambi i modelli hanno tradotto lo stesso identico testo sorgente. Su 98 coppie linguistiche e oltre 12.000 segmenti corrispondenti, DeepSeek ha ottenuto un punteggio più alto in 83 coppie; Qwen ha ottenuto un punteggio più alto in 15. Restringendo il campo alle 27 coppie in cui la lingua di destinazione è l'inglese, il divario si riduce nettamente: DeepSeek ne vince il 63% (17 su 27), Qwen vince il 37% (10 su 27). Sulle restanti 71 coppie, in cui l'inglese non è la lingua di destinazione, DeepSeek vince il 92% delle volte (66 su 71).

Percentuale di vittoria per direzione di traduzione (98 coppie linguistiche, testo identico)

La media ponderata su ogni segmento corrispondente colloca DeepSeek a 9.13 su 10 e Qwen a 8.98. Si tratta di un divario reale, ma non è distribuito uniformemente, il che è l'informazione più utile da sapere se i vostri contenuti si muovono in più di una direzione. Questo è lo stesso approccio di confronto diretto che MachineTranslation.com utilizza nei suoi test di confronto completi dei modelli, non solo per questa specifica coppia.

I numeri aggregati trovano riscontro anche nei singoli casi di test. Testando la frase in francese "Elle est directrice adjointe du département commercial", DeepSeek e Qwen hanno concordato sulla stessa traduzione in inglese, "deputy director of commercial department". È possibile verificare direttamente questo risultato del test live ‎. Testando "as soon as possible" tradotto in spagnolo, DeepSeek si è discostato dal consenso dei quattro modelli con "esté hecho" invece di "se haga", il che rappresenta un vero caso di divergenza che riflette una distinzione grammaticale tra processo e risultato, non un errore.

Perché Qwen ottiene risultati migliori specificamente nella traduzione verso l'inglese?

I dati non spiegano il perché, ma solo il dove. Alcune delle coppie verso l'inglese più forti di Qwen sono tamil, cinese, polacco, italiano ed ebraico, che sono lingue di partenza con ampi corpora di addestramento in lingua inglese ben documentati e generalmente disponibili per gli sviluppatori di modelli. Al di fuori di quell'unica direzione, il vantaggio di DeepSeek si conferma quasi ovunque: sia dall'inglese, sia tra coppie di lingue diverse dall'inglese.

Ciò che questo esclude è la possibilità di trattare l'uno o l'altro modello come una scelta predefinita universale. Un team che traduce schede prodotto dallo spagnolo in sei lingue e si aspetta la stessa classifica di prestazioni osservata traducendo un ticket di supporto dal cinese all'inglese applicherebbe la lezione sbagliata derivante dalla direzione sbagliata, che è la stessa asimmetria che emerge nell'analisi dei modelli da spagnolo a inglese di MachineTranslation.com , dove i modelli leader non sono gli stessi che guidano nella direzione opposta.

Qwen e DeepSeek sono gratuiti e open-source?

Le licenze si dividono diversamente per ciascuno. DeepSeek distribuisce sia V4 Pro sia V4 Flash con licenza MIT, una delle condizioni open-source più permissive disponibili, quindi entrambi possono essere ospitati autonomamente senza restrizioni. Qwen è diviso: Qwen3.8-27B viene rilasciato sotto licenza Apache 2.0 ed è gratuito da ospitare autonomamente, ma il modello di punta Qwen3.8-Max rimane chiuso, fruibile solo via API e soggetto alla licenza personalizzata di Alibaba.

In pratica, ciò significa che sul fronte DeepSeek esiste un'opzione completamente open-weight con licenza MIT per entrambi i livelli di qualità. Sul fronte Qwen, scegliere l'open-weight significa rinunciare al modello di punta.

Quanto costa eseguire Qwen e DeepSeek su larga scala?

In seguito al taglio permanente dei prezzi di DeepSeek nel maggio 2026, le sue attuali tariffe API pubblicate sono di $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 per milione di token di output per V4 Pro, con un prezzo inferiore per V4 Flash per il suo livello ottimizzato per la latenza.

Per i team che ospitano autonomamente uno dei due modelli invece di utilizzare un'API ospitata, il confronto dei costi si sposta interamente sull'infrastruttura GPU e diventa una funzione del numero di parametri e dell'efficienza dei parametri attivi, piuttosto che una tariffa per token.

Uno dei due modelli è abbastanza sicuro per contenuti legali, medici o regolamentati?

Nessuno dei due modelli pubblica certificazioni di sicurezza specifiche per la traduzione, e i benchmark di sicurezza di carattere generale non testano i tipi di errore che contano nei contenuti regolamentati: un dosaggio tradotto male, una clausola di responsabilità modificata, un termine legale incoerente. I test condotti da MachineTranslation.com hanno riscontrato esattamente questo tipo di divergenza tra i modelli nel linguaggio legale e medico, inclusi casi in cui i modelli hanno utilizzato termini legali diversi con ambiti diversi nonostante entrambi avessero ottenuto ottimi punteggi nelle metriche di qualità generale.

Per contratti, documenti di immigrazione o contenuti clinici, questo è il motivo per cui è opportuno abbinare l'output di ciascun modello a una fase di verifica umana piuttosto che fidarsi ciecamente di un singolo output dell'IA, indipendentemente dal modello che lo ha prodotto.

Cosa significa questo se si sta effettuando la localizzazione in molte lingue contemporaneamente?

Un confronto basato su una sola coppia linguistica non dice quasi nulla sulla coppia numero quaranta. La discrepanza tra traduzioni verso l'inglese e dall'inglese qui documentata si è dimostrata valida su un campione di 98 coppie proprio perché è stata testata su quella scala: un singolo test da inglese a spagnolo, che è quello su cui si basa la maggior parte dei confronti tra Qwen e DeepSeek, avrebbe mostrato DeepSeek ampiamente in vantaggio e non avrebbe detto nulla su cosa accade una volta che tamil, polacco o ebraico entrano nel flusso di lavoro.

Questo è l'argomento pratico per non vincolare, per impostazione predefinita, un grande programma di localizzazione all'output di un singolo modello. MachineTranslation.com esegue sia Qwen sia DeepSeek, insieme a oltre 20 altri modelli, su ogni traduzione e mostra la versione su cui questi modelli concordano maggiormente, in modo che un roll-out in 68 lingue non dipenda dal modello che casualmente ha vinto l'unica coppia testata per prima. È possibile vedere esattamente quali modelli hanno concordato o sono risultati divergenti su una determinata traduzione nel dettaglio dei modelli per singola traduzione che la piattaforma mostra per ogni risultato.

Ogni traduzione viene verificata rispetto a una gamma di modelli più ampia di quanto possano offrire individualmente Qwen o DeepSeek, il che rappresenta la risposta diretta a ciò che accade una volta che i contenuti smettono di muoversi in una sola direzione.

Domande frequenti