Qwen pret DeepSeek: Kurš AI modelis tulko labāk?

Palaižot tos pašus 12,000 tulkošanas segmentus caur Qwen un DeepSeek, DeepSeek uzvar lielākajā daļā valodu pāru. Tas vēl nav viss stāsts. Sadalot rezultātus pēc virziena, parādās konkrēta likumsakarība: Qwen samazina lielāko daļu atpalicības un dažreiz pārņem vadību, jo īpaši tad, ja mērķvaloda ir angļu. Tulkojot no angļu valodas jebkurā citā valodā, DeepSeek uzvar gandrīz katru reizi.

Šim sadalījumam ir lielāka nozīme nekā vienam kopējam uzvarētājam, ja tulkojat saturu desmitiem valodu, nevis tikai vienā valodu pārī. 

Kas ir Qwen un DeepSeek?

Qwen ir Alibaba lielo valodu modeļu saime. Pašreizējā paaudze ir Qwen3.8, kas izlaista 2026. gada augustā: Qwen3.8-Max ir slēgtais, tikai API pieejamais flagmanis ar 2,4 triljoniem parametru, savukārt Qwen3.8-27B ir mazāks, atvērto svaru modelis, kas tika izlaists ar  Apache 2.0  dažas dienas vēlāk un ir paredzēts komandām, kuras vēlas tos uzturēt pašas.

DeepSeek ir Ķīnas mākslīgā intelekta laboratorija, kas pazīstama ar ekspertu sajaukuma (mixture-of-experts) modeļiem, kuri nodrošina modernāko veiktspēju par daļu no secināšanas izmaksām. Tā pašreizējā paaudze, DeepSeek V4, tika izlaista 2026. gada aprīlī divos variantos: V4 Pro (kopā 1,6 triljoni parametru, aptuveni 49 miljardi aktīvu uz vienu marķieri) darbam, kurā svarīga ir kvalitāte, un V4 Flash (kopā 284 miljardi, aptuveni 13 miljardi aktīvu) pret aizkavi jutīgām darba slodzēm. Abi tiek piegādāti kā  ar MIT licenci licencēti atvērtie svari.

Kā Qwen un DeepSeek patiesībā ir salīdzināmi tulkošanā, nevis tikai veiktspējas testos?

Lielākajā daļā Qwen un DeepSeek salīdzinājumu tiek minēti vispārēja lietojuma veiktspējas testi: programmēšana, matemātika, spriešana. Neviens no tiem tieši nemēra tulkošanas kvalitāti, un katra modeļa darbināšana ar atšķirīgu avota tekstu padara neiespējamu precizitātes atšķirību nošķiršanu no paša teksta radītajām prasībām.

MachineTranslation.com paša tulkošanas datu plūsma pēdējo 28 dienu laikā sniedz skaidrāku atbildi, jo abi modeļi tulkoja identisku avota tekstu. ‎98 valodu pāros un vairāk nekā 12 000 atbilstošajos segmentos DeepSeek ieguva augstāku vērtējumu 83 pāros; Qwen ieguva augstāku vērtējumu 15 pāros. Samazinot atlasi līdz 27 pāriem, kuros mērķvaloda ir angļu valoda, atšķirība strauji sarūk: DeepSeek uzvar 63% no tiem (17 no 27), Qwen uzvar 37% (10 no 27). Atlikušajā 71 pārī, kur mērķvaloda nav angļu valoda, DeepSeek uzvar 92% gadījumu (66 no 71).

Uzvaras rādītājs pēc tulkošanas virziena (98 valodu pāri, identisks teksts)

Svērtā vidējā vērtība visos atbilstošajos segmentos novērtē DeepSeek ar 9.13 no 10, bet Qwen ar 8.98. Tā ir reāla atšķirība, taču tā nav vienmērīgi sadalīta, un to ir lietderīgāk zināt, ja jūsu saturs tiek tulkots vairāk nekā vienā virzienā. Šī ir tā pati tiešas salīdzināšanas pieeja, ko MachineTranslation.com izmanto savā pilnajā modeļu salīdzināšanas testēšanā, nevis tikai šim vienam pārim.

Kopējie rādītāji apstiprinās arī atsevišķos testa gadījumos. Testējot franču valodas frāzi "Elle est directrice adjointe du département commercial", DeepSeek un Qwen nonāca pie viena un tā paša tulkojuma angļu valodā "deputy director of commercial department". Jūs varat pārbaudīt šo reāllaika testa rezultātu tieši. Testējot "as soon as possible" tulkojumu spāņu valodā, DeepSeek atkāpās no četru modeļu konsensa, izvēloties "esté hecho", nevis "se haga", kas ir reāls atšķirības gadījums , kurš atspoguļoja procesa un rezultāta gramatisko nošķīrumu, nevis kļūdu.

Kāpēc Qwen strādā labāk, tulkojot tieši angļu valodā?

Dati neizskaidro kāpēc, tikai kur. Daži no Qwen spēcīgākajiem pāriem tulkošanai angļu valodā ir no tamilu, ķīniešu, poļu, itāļu un ivrita valodas, kas ir avota valodas ar apjomīgiem, labi dokumentētiem apmācības korpusiem angļu valodā, kuri parasti ir pieejami modeļu izstrādātājiem. Ārpus šī viena virziena DeepSeek priekšrocība saglabājas gandrīz visur: gan tulkojot no angļu valodas, gan starp valodu pāriem, kuros nav angļu valodas.

Tas izslēdz iespēju uzskatīt jebkuru no šiem modeļiem par universālu noklusējuma izvēli. Komanda, kas tulko produktu aprakstus no spāņu valodas sešās valodās un sagaida tādu pašu veiktspējas vērtējumu, kādu tā novēroja, tulkojot ķīniešu valodas atbalsta pieteikumu angļu valodā, piemērotu nepareizo pieredzi no nepareizā virziena, kas ir tā pati asimetrija, kas parādās MachineTranslation.com spāņu-angļu modeļu detalizētajā analīzē, kur vadošie modeļi nav tie paši, kas ir vadošie pretējā virzienā.

Vai Qwen un DeepSeek ir bezmaksas un atvērtā pirmkoda?

Licencēšanas nosacījumi katram atšķiras. DeepSeek licencē gan V4 Pro, gan V4 Flash saskaņā ar MIT licenci, kas ir viens no vispieejamākajiem atvērtā pirmkoda nosacījumiem, tāpēc abus var bez maksas un bez ierobežojumiem mitināt pašiem. Qwen ir sadalīts: Qwen3.8-27B tiek piegādāts saskaņā ar Apache 2.0 licenci un ir bez maksas pašmitināms, taču flagmanis Qwen3.8-Max paliek slēgts, pieejams tikai caur API un saskaņā ar Alibaba pašu pielāgoto licenci.

Praksē tas nozīmē, ka DeepSeek pusē abos kvalitātes līmeņos eksistē pilnībā atvērtu svaru, MIT licencēta opcija. Qwen pusē pāreja uz atvērtajiem svariem nozīmē atteikšanos no flagmaņa modeļa.

Cik maksā Qwen un DeepSeek darbināšana lielā mērogā?

Pēc tam, kad DeepSeek 2026. gada maijā pastāvīgi samazināja cenas, tā pašreizējie publicētie API tarifi ir $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 par miljonu izvades marķieru modelim V4 Pro, savukārt modelim V4 Flash ir zemāka cena tā latentumam optimizētajā līmenī.

Komandām, kas pašas mitina kādu no modeļiem, nevis izmanto mitinātu API, izmaksu salīdzinājums pilnībā pārvietojas uz GPU infrastruktūru un kļūst atkarīgs no parametru skaita un aktīvo parametru efektivitātes, nevis no tarifa par marķieri.

Vai kāds no modeļiem ir pietiekami drošs juridiskam, medicīniskam vai regulētam saturam?

Ne viens, ne otrs modelis nepublicē īpaši tulkošanai paredzētus drošības sertifikātus, un vispārējie drošības kritēriji nepārbauda tās kļūdu klases, kurām ir nozīme regulētā saturā: nepareizi iztulkotu devu, izmainītu atbildības klauzulu, nekonsekventu juridisku terminu. MachineTranslation.com veiktajos testos ir konstatēta tieši šāda modeļu atšķirība juridiskajā un medicīniskajā valodā, tostarp gadījumos, kad modeļi izmantoja dažādus juridiskos terminus ar atšķirīgu darbības jomu, lai gan abi uzrādīja labus rezultātus vispārējos kvalitātes rādītājos.

Līgumu, imigrācijas dokumentu vai klīniskā satura gadījumā tas ir iemesls, lai jebkura modeļa rezultātu apvienotu ar cilvēka veiktu pārbaudes soli, nevis uzticētos vienam AI rezultātam bez ierunām, neatkarīgi no tā, kurš modelis to ir ģenerējis.

Ko tas nozīmē, ja veicat lokalizāciju daudzās valodās vienlaikus?

Salīdzinājums, kas balstīts uz vienu valodu pāri, gandrīz nekā nepasaka par pāri numur četrdesmit. Šeit dokumentētais dalījums "tulkošanā angļu valodā / tulkošanā no angļu valodas" saglabājās 98 pāru izlasē tieši tāpēc, ka tas tika testēts šādā mērogā: viens vienīgs angļu-spāņu valodas tests, kas ir tas, ko veic lielākā daļa Qwen pret DeepSeek salīdzinājumu, būtu parādījis, ka DeepSeek ir pārliecinoši priekšā, un neko nepateiktu par to, kas notiek, kad darba plūsmā nonāk tamilu, poļu vai ivrita valoda.

Tas ir praktisks arguments tam, kāpēc lielu lokalizācijas programmu pēc noklusējuma nevajadzētu piesaistīt tikai viena modeļa rezultātiem. MachineTranslation.com katram tulkojumam izmanto gan Qwen, gan DeepSeek, kā arī vairāk nekā 20 citus modeļus, un parāda versiju, par kuru šie modeļi visvairāk vienojas, tādējādi 68 valodu ieviešana nav atkarīga no tā, kurš modelis nejauši uzvarēja tajā vienā pāri, ko kāds pārbaudīja vispirms. Jūs varat precīzi redzēt, kuri modeļi vienojās vai atšķīrās jebkurā konkrētajā tulkojumā katra tulkojuma modeļu sadalījumā, ko platforma rāda katram rezultātam.

Katrs tulkojums tiek pārbaudīts, salīdzinot ar plašāku modeļu klāstu, nekā spēj piedāvāt tikai Qwen vai DeepSeek atsevišķi, kas ir tieša atbilde uz to, kas notiek, kad jūsu saturs vairs netiek tulkots tikai vienā virzienā.

Biežāk uzdotie jautājumi