Qwen vs DeepSeek: Kuris DI modelis verčia geriau?

Praleidus tuos pačius 12 000 vertimo segmentų per Qwen ir DeepSeek, DeepSeek laimi didžiojoje dalyje kalbų porų. Tai dar ne visa istorija. Išskaidžius rezultatus pagal kryptį, išryškėja tam tikras dėsningumas: Qwen panaikina didžiąją dalį atotrūkio, o kartais net išsiveržia į priekį, ypač kai tikslinė kalba yra anglų. Verčiant iš anglų kalbos į bet kurią kitą, DeepSeek laimi beveik kiekvieną kartą.

Šis išskaidymas yra svarbesnis nei vienas bendras nugalėtojas, jei verčiate turinį į dešimtis kalbų, o ne vienoje kalbų poroje. 

Kas yra Qwen ir DeepSeek?

Qwen yra „Alibaba“ didžiųjų kalbos modelių šeima. Dabartinė karta yra Qwen3.8, išleista 2026 m. rugpjūtį: Qwen3.8-Max yra uždaras, tik per API prieinamas flagmanas su 2,4 trilijono parametrų, o Qwen3.8-27B yra mažesnis, atvirųjų svorių modelis, išleistas pagal Apache 2.0 keliomis dienomis vėliau, skirtas komandoms, kurios nori pačios jį priglobti.

DeepSeek yra Kinijos DI laboratorija, žinoma dėl ekspertų mišinio modelių, kurie už nedidelę išvadų darymo kaštų dalį pasiekia pažangiausių modelių našumą. Dabartinė jos karta, DeepSeek V4, buvo išleista 2026 m. balandį dviem variantais: V4 Pro (iš viso 1,6 trilijono parametrų, apie 49 milijardai aktyvių vienam žetonui), skirtas į kokybę orientuotam darbui, ir V4 Flash (iš viso 284 milijardai, apie 13 milijardų aktyvių), skirtas vėlavimui jautrioms užduotims. Abu modeliai platinami kaip MIT licencijuoti atvirieji svoriai.

Kaip Qwen ir DeepSeek iš tikrųjų palyginami vertimo srityje, o ne tik pagal etalonus?

Dauguma Qwen ir DeepSeek palyginimų remiasi bendrosios paskirties etalonais: programavimu, matematika, samprotavimu. Nė vienas iš jų tiesiogiai nematuoja vertimo kokybės, o paleidžiant kiekvieną modelį su skirtingu šaltinio tekstu, bet kokį tikslumo skirtumą tampa neįmanoma atskirti nuo paties teksto reikalavimų.

Svetainės MachineTranslation.com pastarųjų 28 dienų vertimo srauto duomenys pateikia aiškesnį atsakymą, nes abu modeliai vertė identišką šaltinio tekstą. Iš 98 kalbų porų ir daugiau nei 12 000 sutampančių segmentų, DeepSeek surinko daugiau balų 83 porose, o Qwen – 15 porų. Sumažinus šį skaičių iki 27 porų, kuriose tikslinė kalba yra anglų, atotrūkis pastebimai sumažėja: DeepSeek laimi 63 % jų (17 iš 27), Qwen laimi 37 % (10 iš 27). Likusioje 71 poroje, kur anglų kalba nėra tikslinė, DeepSeek laimi 92 % (66 iš 71).

Laimėjimo rodiklis pagal vertimo kryptį (98 kalbų poros, identiškas tekstas)

Svertinis vidurkis pagal kiekvieną sutampantį segmentą rodo, kad DeepSeek įvertinimas yra 9,13 iš 10, o Qwen – 8,98. Tai yra realus skirtumas, tačiau jis nėra pasiskirstęs tolygiai, o tai žinoti yra naudingiau, jei jūsų turinys verčiamas daugiau nei viena kryptimi. Tai yra tas pats tiesioginio palyginimo metodas, kurį MachineTranslation.com naudoja visame savo visapusiškame modelių palyginimo tyrime, o ne tik šiai vienai porai.

Suvestiniai skaičiai pasitvirtina ir atskirų testų atvejais. Testuojant prancūzišką frazę „Elle est directrice adjointe du département commercial“, DeepSeek ir Qwen pateikė tą patį anglišką vertimą – „deputy director of commercial department“. Šį tiesioginio testo rezultatą galite patikrinti tiesiogiai. Testuojant frazės „as soon as possible“ vertimą į ispanų kalbą, DeepSeek išsiskyrė iš keturių modelių konsensuso su „esté hecho“ vietoje „se haga“, o tai yra realus nuokrypio atvejis , atspindintis gramatinį skirtumą tarp proceso ir rezultato, o ne klaidą.

Kodėl Qwen geriau verčia būtent į anglų kalbą?

Duomenys nepaaiškina kodėl, o tik kur. Kai kurios stipriausios Qwen poros verčiant į anglų kalbą yra tamilų, kinų, lenkų, italų ir hebrajų, o tai yra šaltinio kalbos su dideliais, gerai dokumentuotais mokymo korpusais anglų kalba, kurie paprastai yra prieinami modelių kūrėjams. Už šios vienintelės krypties ribų DeepSeek pranašumas išlieka beveik visur: tiek verčiant iš anglų kalbos, tiek tarp ne anglų kalbų porų.

Tai paneigia prielaidą, kad bet kurį iš šių modelių galima laikyti universaliu numatytuoju pasirinkimu. Komanda, verčianti produktų aprašymus iš ispanų kalbos į šešias kalbas ir besitikinti tokio paties našumo reitingo, kokį matė versdama kinišką pagalbos užklausą į anglų kalbą, pritaikytų neteisingą pamoką iš neteisingos krypties – tai yra ta pati asimetrija, kuri išryškėja svetainės MachineTranslation.com ispanų–anglų kalbų modelių analizėje, kur pirmaujantys modeliai nėra tie patys, kurie pirmauja priešinga kryptimi.

Ar Qwen ir DeepSeek yra nemokami ir atvirojo kodo?

Kiekvieno iš jų licencijavimas skiriasi. DeepSeek licencijuoja tiek V4 Pro, tiek V4 Flash pagal MIT licenciją, kuri yra viena iš labiausiai leidžiančių atvirojo kodo sąlygų, todėl abu modelius galima nemokamai priglobti savo serveriuose be jokių apribojimų. Qwen yra padalytas: Qwen3.8-27B platinamas pagal „Apache 2.0“ licenciją ir jį galima nemokamai priglobti savo serveriuose, tačiau flagmanas Qwen3.8-Max lieka uždaras, prieinamas tik per API ir platinamas pagal pačios „Alibaba“ pritaikytą licenciją.

Praktiškai tai reiškia, kad DeepSeek pusėje abiejuose kokybės lygmenyse egzistuoja visiškai atvirų parametrų, MIT licencijuota parinktis. Qwen atveju, pasirinkus atviruosius parametrus, tenka atsisakyti flagmano modelio.

Kiek kainuoja Qwen ir DeepSeek naudojimas dideliu mastu?

Po to, kai DeepSeek 2026 m. gegužę visam laikui sumažino kainas, jos dabartiniai paskelbti API tarifai yra $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 už milijoną išvesties žetonų modelio V4 Pro atveju, o V4 Flash kaina yra mažesnė dėl jos delsai optimizuoto lygmens.

Komandoms, kurios pačios priglobia bet kurį iš modelių savo serveriuose, užuot naudojusios priglobto API paslaugą, sąnaudų palyginimas visiškai persikelia į GPU infrastruktūrą ir priklauso nuo parametrų skaičiaus bei aktyvių parametrų efektyvumo, o ne nuo tarifo už žetoną.

Ar kuris nors iš šių modelių yra pakankamai saugus teisiniam, medicininiam ar reguliuojamam turiniui?

Nei vienas modelis nepublikuoja konkrečiai vertimui skirtų saugos sertifikatų, o bendrosios paskirties saugos testai netiria klaidų tipų, kurie yra svarbūs reguliuojamame turinyje: neteisingai išverstos dozės, pakeistos atsakomybės išlygos ar nenuoseklaus teisinio termino. Pačios svetainės MachineTranslation.com bandymai atskleidė būtent tokį modelių skirtumą teisinėje ir medicininėje kalboje, įskaitant atvejus, kai modeliai vartojo skirtingus teisinius terminus su skirtingomis taikymo sritimis , nors abu modeliai gavo gerus bendruosius kokybės įverčius.

Sutarčių, imigracijos dokumentų ar klinikinio turinio atveju tai yra argumentas, kodėl bet kurio modelio išvestį reikėtų suderinti su žmogaus atliekamu patikros etapu , o ne aklai pasitikėti viena dirbtinio intelekto išvestimi, nepriklausomai nuo to, kuris modelis ją sugeneravo.

Ką tai reiškia, jei lokalizuojate į daug kalbų iš karto?

Palyginimas, pagrįstas viena kalbų pora, beveik nieko nepasako apie keturiasdešimtąją porą. Čia užfiksuotas pasidalijimas į vertimą „į anglų kalbą“ ir „iš anglų kalbos“ pasitvirtino 98 porų imtyje būtent todėl, kad buvo išbandytas tokiu mastu: atskiras vertimo iš anglų į ispanų kalbą testas, kuriuo remiasi dauguma Qwen ir DeepSeek palyginimų, būtų parodęs, kad DeepSeek lengvai pirmauja, tačiau nebūtų nieko pasakęs apie tai, kas nutinka, kai procese atsiranda tamilų, lenkų ar hebrajų kalbos.

Tai yra praktinis argumentas, kodėl pagal numatytuosius nustatymus nereikėtų susieti didelės lokalizavimo programos tik su vieno modelio išvestimi. MachineTranslation.com kiekvienam vertimui naudoja tiek Qwen, tiek DeepSeek, taip pat daugiau nei 20 kitų modelių, ir pateikia tą versiją, dėl kurios šie modeliai labiausiai sutaria, todėl 68 kalbų diegimas nepriklauso nuo to, kuris modelis atsitiktinai laimėjo tą vienintelę porą, kurią kažkas išbandė pirmiausia. Galite tiksliai pamatyti, kurie modeliai sutapo arba išsiskyrė atliekant bet kurį vertimą, kiekvieno vertimo modelių analizėje , kurią platforma rodo prie kiekvieno rezultato.

Kiekvienas vertimas yra patikrinamas pagal platesnį modelių asortimentą, nei gali pasiūlyti vien tik Qwen arba DeepSeek, o tai yra tiesioginis atsakymas į tai, kas nutinka, kai jūsų turinys nustoja judėti tik viena kryptimi.

Dažniausiai užduodami klausimai