Qwen vs DeepSeek: 어떤 AI 모델이 번역을 더 잘할까요?

동일한 12,000개의 번역 세그먼트를 Qwen과 DeepSeek에 실행한 결과, 대부분의 언어 쌍에서 DeepSeek이 승리했습니다. 하지만 그것이 전부가 아닙니다. 결과를 번역 방향별로 나누면 특정 패턴이 나타납니다. 특히 타겟 언어가 영어인 경우 Qwen이 격차를 크게 좁히며 때로는 우위를 점하기도 합니다. 영어를 다른 언어로 번역할 때는 거의 항상 DeepSeek이 이깁니다.

단 하나의 언어 쌍이 아니라 수십 개의 언어로 콘텐츠를 번역하는 경우, 단일 종합 우승자를 가리는 것보다 이처럼 결과를 나누어 보는 것이 더 중요합니다. 

Qwen과 DeepSeek은 무엇인가요?

Qwen은 Alibaba의 대형 언어 모델 패밀리입니다. 현재 세대는 2026년 8월에 출시된 Qwen3.8입니다. Qwen3.8-Max는 2조 4,000억 개의 매개변수를 가진 비공개 API 전용 플래그십 모델인 반면, Qwen3.8-27B는  Apache 2.0  라이선스로 며칠 후 출시된, 자체 호스팅을 원하는 팀들을 겨냥한 더 작은 규모의 오픈 가중치 모델입니다.

DeepSeek은 극히 일부에 불과한 추론 비용으로 프런티어급 성능을 발휘하는 혼합 전문가(mixture-of-experts) 모델로 잘 알려진 중국의 AI 연구소입니다. 현재 세대인 DeepSeek V4는 2026년 4월에 두 가지 버전으로 출시되었습니다. 품질을 중시하는 작업에 적합한 V4 Pro(총 매개변수 1조 6,000억 개, 토큰당 활성 매개변수 약 490억 개)와 지연 시간에 민감한 작업에 적합한 V4 Flash(총 2,840억 개, 활성 약 130억 개)가 있습니다. 두 모델 모두  MIT 라이선스 오픈 가중치 형태로 제공됩니다.

단순히 벤치마크뿐만 아니라 실제 번역에서 Qwen과 DeepSeek은 어떻게 비교될까요?

대부분의 Qwen과 DeepSeek 비교에서는 코딩, 수학, 추론과 같은 범용 벤치마크를 인용합니다. 그 중 어떤 것도 번역 품질을 직접적으로 측정하지 않으며, 각 모델을 서로 다른 소스 텍스트로 실행하면 정확도 차이가 텍스트 자체의 요구 사항 때문인지 분리해 내기가 불가능해집니다.

지난 28일 동안의 MachineTranslation.com 자체 번역 트래픽은 두 모델 모두 동일한 소스 텍스트를 번역했기 때문에 더 명확한 답을 제공합니다. ‎98개 언어 쌍과 12,000개 이상의 일치하는 세그먼트 전체에서 DeepSeek은 83개 쌍에서 더 높은 점수를 받았고, Qwen은 15개 쌍에서 더 높은 점수를 받았습니다. 대상의 언어가 영어인 27개 쌍으로 범위를 좁히면 그 격차는 급격히 줄어듭니다: DeepSeek이 이 중 63%(27개 중 17개)에서 승리했고, Qwen이 37%(27개 중 10개)에서 승리했습니다. 영어가 대상 언어가 아닌 나머지 71개 쌍에서는 DeepSeek이 92%(71개 중 66개)에서 승리했습니다.

번역 방향별 승률 (98개 언어 쌍, 동일 텍스트)

모든 일치 세그먼트의 가중 평균을 내면 DeepSeek은 10점 만점에 9.13점, Qwen은 8.98점을 기록했습니다. 이는 분명한 격차이지만 균등하게 분포되어 있지는 않으며, 콘텐츠가 여러 방향으로 번역되는 경우 알아두면 더 유용한 정보입니다. 이는 MachineTranslation.com이 단지 이 한 쌍뿐만 아니라 전체 모델 비교 테스트에서 사용하는 것과 동일한 직접 비교 방식입니다.

이 종합적인 수치는 개별 테스트 케이스에서도 그대로 유지됩니다. 프랑스어 구절인 "Elle est directrice adjointe du département commercial"을 테스트했을 때, DeepSeek과 Qwen은 동일한 영어 표현인 "deputy director of commercial department"로 의견이 모아졌습니다. 해당 실시간 테스트 결과 를 직접 확인하실 수 있습니다. ‎"as soon as possible"을 스페인어로 번역하는 테스트에서 DeepSeek은 다른 4개 모델의 합의된 의견인 "se haga" 대신 "esté hecho"를 사용하여 다른 결과를 보였습니다. 이는 오류가 아니라 과정 대 결과라는 문법적 차이를 반영하는 실제 이견 사례 입니다.

왜 Qwen은 특히 영어로 번역할 때 더 뛰어난 성능을 보일까요?

데이터는 그 원인을 설명해 주지는 않으며, 어느 부분에서 그런지만 보여줍니다. Qwen이 영어로 번역할 때 가장 우수한 성능을 보이는 언어 쌍 중 일부는 타밀어, 중국어, 폴란드어, 이탈리아어, 히브리어 등이며, 이들은 대개 모델 개발자가 사용할 수 있는 잘 문서화된 대규모 영어 학습 말뭉치가 구축되어 있는 소스 언어들입니다. 그 한 가지 방향을 제외하면, 영어를 출발어로 하는 번역과 비영어 언어 쌍 간의 번역 모두를 포함하여 거의 모든 곳에서 DeepSeek의 우위가 유지됩니다.

이를 통해 배제되는 것은 두 모델 중 어느 하나를 범용적인 기본값으로 취급하는 것입니다. 스페인어 제품 리스팅을 6개 언어로 번역하면서 중국어 고객 지원 티켓을 영어로 번역할 때 보았던 것과 동일한 성능 순위를 기대하는 팀은 잘못된 방향에서 잘못된 교훈을 적용하는 셈이 될 것입니다. 이는 MachineTranslation.com의 스페인어-영어 모델 분석에서 나타나는 것과 동일한 비대칭성으로, 여기서는 선두 모델들이 역방향 번역에서 선두를 달리는 모델들과 일치하지 않습니다.

Qwen과 DeepSeek은 무료이며 오픈 소스인가요?

라이선스 정책은 각 모델에 따라 다르게 나뉩니다. DeepSeek은 V4 Pro와 V4 Flash 모두를 가장 허용 범위가 넓은 오픈 소스 라이선스 중 하나인 MIT 라이선스로 제공하므로, 두 모델 모두 제한 없이 무료로 자체 호스팅할 수 있습니다. Qwen은 나뉩니다: Qwen3.8-27B는 Apache 2.0 라이선스로 제공되어 무료로 자체 호스팅할 수 있지만, 플래그십 모델인 Qwen3.8-Max는 비공개 소스로 유지되며 API 전용으로 Alibaba 자체 맞춤형 라이선스가 적용됩니다.

실질적으로 이는 DeepSeek 측에서는 두 가지 품질 등급 모두에서 완전한 오픈 가중치(open-weight)이자 MIT 라이선스가 적용된 옵션이 존재한다는 것을 의미합니다. Qwen 측의 경우, 오픈 가중치를 선택한다는 것은 플래그십 모델을 포기해야 함을 의미합니다.

대규모로 실행할 때 Qwen과 DeepSeek의 비용은 얼마나 드나요?

2026년 5월 DeepSeek의 영구적인 가격 인하 이후, 현재 공식 발표된 API 요금은 V4 Pro의 경우 출력 토큰 100만 개당 $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87이며, V4 Flash는 지연 시간 최적화 등급에 맞춰 더 낮은 가격으로 책정되어 있습니다.

호스팅형 API를 사용하는 대신 두 모델 중 하나를 자체 호스팅하는 팀의 경우, 비용 비교는 전적으로 GPU 인프라로 이동하며, 토큰당 요금이 아닌 매개변수 수와 활성 매개변수 효율성의 함수가 됩니다.

두 모델 중 법률, 의료 또는 규제 대상 콘텐츠에 적용할 만큼 안전한 모델이 있나요?

어느 모델도 번역 전용 안전성 인증을 발표하지 않았으며, 범용 안전성 벤치마크는 오번역된 복용량, 변경된 면책 조항, 일관되지 않은 법률 용어와 같이 규제 대상 콘텐츠에서 문제가 되는 오류 모드를 테스트하지 않습니다. MachineTranslation.com 자체 테스트에 따르면 법률 및 의료 분야의 텍스트에서 모델 간에 바로 이러한 차이가 발견되었으며, 두 모델 모두 일반적인 품질 지표에서는 우수한 점수를 받았음에도 불구하고 범위가 다른 서로 다른 법률 용어 를 사용한 경우도 포함됩니다.

계약서, 이민 서류 또는 임상 콘텐츠의 경우, 어떤 모델이 생성했는지에 관계없이 단일 AI 출력을 그대로 신뢰하기보다는 두 모델 중 하나의 출력에 사람의 검수 단계 를 결합해야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

동시에 여러 언어로 로컬라이제이션을 진행하는 경우, 이것은 무엇을 의미하나요?

단 하나의 언어 쌍에 기반한 비교는 마흔 번째 언어 쌍에 대해서는 거의 아무것도 알려주지 못합니다. 여기에 기록된 영어 대상 번역과 영어를 출발어로 하는 번역 간의 차이는 98개 언어 쌍 샘플을 통해 확인된 것인데, 이는 구체적으로 해당 규모에서 테스트되었기 때문입니다. 대부분의 Qwen 대 DeepSeek 비교에서 수행하는 단일 영어-스페인어 테스트였다면 DeepSeek이 여유 있게 앞서고 있음을 보여주었을 뿐, 타밀어, 폴란드어 또는 히브리어가 프로세스에 포함되었을 때 어떤 일이 일어나는지에 대해서는 아무것도 말해주지 못했을 것입니다.

이것이 바로 대규모 로컬라이제이션 프로그램을 기본적으로 하나의 모델 출력에 고정하지 말아야 한다는 실질적인 근거입니다. MachineTranslation.com은 모든 번역에서 Qwen 및 DeepSeek과 함께 20개 이상의 다른 모델을 구동하고 이러한 모델들이 가장 일치하는 버전을 제시하므로, 68개 언어로의 확장이 누군가가 처음 테스트한 단 하나의 언어 쌍에서 우연히 이긴 모델에만 의존하지 않도록 합니다. 플랫폼이 모든 결과에 대해 보여주는 번역별 모델 분석 에서 어떤 모델이 특정 번역에 동의하거나 의견을 달리했는지 정확히 확인할 수 있습니다.

모든 번역은 Qwen 또는 DeepSeek 단독으로 제공할 수 있는 것보다 더 광범위한 모델들을 대상으로 교차 검증을 거치게 되며, 이는 콘텐츠가 단지 한 방향으로만 제공되는 것을 멈출 때 어떤 일이 일어나는지에 대한 즉각적인 해답이 됩니다.

자주 묻는 질문