Qwen vs DeepSeek: Który model AI tłumaczy lepiej?

Przepuść te same 12 000 segmentów tłumaczeniowych przez Qwen i DeepSeek, a DeepSeek wygrywa w większości par językowych. To nie cała historia. Podziel wyniki według kierunku, a pojawi się konkretny wzorzec: Qwen niweluje większość różnicy, a czasami wysuwa się na prowadzenie, szczególnie gdy językiem docelowym jest angielski. W tłumaczeniach z języka angielskiego na jakikolwiek inny, DeepSeek wygrywa niemal za każdym razem.

Ten podział ma większe znaczenie niż wyłonienie jednego ogólnego zwycięzcy, jeśli tłumaczysz treści na dziesiątki języków, a nie tylko w ramach jednej pary językowej. 

Czym są Qwen i DeepSeek?

Qwen to rodzina dużych modeli językowych firmy Alibaba. Obecna generacja to Qwen3.8, wydana w sierpniu 2026 roku: Qwen3.8-Max to zamknięty flagowiec dostępny wyłącznie przez API o pojemności 2,4 biliona parametrów, podczas gdy Qwen3.8-27B to mniejszy model o otwartych wagach, wydany na licencji Apache 2.0 kilka dni później z myślą o zespołach, które chcą samodzielnie hostować rozwiązanie.

DeepSeek to chińskie laboratorium AI znane z modeli typu mixture-of-experts, które dorównują wiodącej wydajności przy ułamku kosztów wnioskowania. Jego obecna generacja, DeepSeek V4, zadebiutowała w kwietniu 2026 roku w dwóch wariantach: V4 Pro (łącznie 1,6 biliona parametrów, około 49 miliardów aktywnych na token) do zadań wymagających wysokiej jakości oraz V4 Flash (łącznie 284 miliardy, około 13 miliardów aktywnych) do zadań wrażliwych na opóźnienia. Oba są dostarczane jako otwarte wagi na licencji MIT.

Jak właściwie wypada porównanie Qwen i DeepSeek w tłumaczeniach, a nie tylko w benchmarkach?

Większość porównań Qwen vs DeepSeek przywołuje ogólne benchmarki: programowanie, matematykę, rozumowanie. Żadne z nich nie mierzy bezpośrednio jakości tłumaczenia, a uruchamianie każdego modelu na innym tekście źródłowym sprawia, że wszelkie różnice w dokładności są niemożliwe do oddzielenia od wymagań samego tekstu.

Własny ruch tłumaczeniowy portalu MachineTranslation.com z ostatnich 28 dni daje wyraźniejszą odpowiedź, ponieważ oba modele tłumaczyły identyczny tekst źródłowy. W 98 parach językowych i ponad 12,000 dopasowanych segmentach DeepSeek uzyskał wyższy wynik w 83 parach, a Qwen w 15. Po zawężeniu tej liczby do 27 par, w których językiem docelowym jest angielski, różnica gwałtownie się kurczy: DeepSeek wygrywa w 63% z nich (17 z 27), Qwen wygrywa w 37% (10 z 27). W pozostałych 71 parach, w których angielski nie jest językiem docelowym, DeepSeek wygrywa w 92% (66 z 71).

Współczynnik wygranych według kierunku tłumaczenia (98 par językowych, identyczny tekst)

Średnia ważona dla wszystkich dopasowanych segmentów plasuje DeepSeek na poziomie 9.13 na 10, a Qwen na poziomie 8.98. To realna różnica, ale nie jest ona rozłożona równomiernie, co stanowi bardziej przydatną informację, jeśli Twoje treści są tłumaczone w więcej niż jednym kierunku. To samo bezpośrednie podejście MachineTranslation.com stosuje w swoich pełnych testach porównawczych modeli, a nie tylko dla tej jednej pary.

Zagregowane liczby sprawdzają się również w poszczególnych przypadkach testowych. Podczas testowania francuskiego wyrażenia „Elle est directrice adjointe du département commercial”, DeepSeek i Qwen doszły do tej samej angielskiej wersji: „deputy director of commercial department”. Możesz sprawdzić ten wynik testu na żywo bezpośrednio. Podczas testowania zwrotu „as soon as possible” w tłumaczeniu na język hiszpański, DeepSeek wyłamał się z konsensusu czterech modeli, proponując „esté hecho” zamiast „se haga”, co stanowi rzeczywisty przypadek rozbieżności odzwierciedlający gramatyczne rozróżnienie między procesem a rezultatem, a nie błąd.

Dlaczego Qwen radzi sobie lepiej akurat z tłumaczeniem na język angielski?

Dane nie wyjaśniają dlaczego, a jedynie gdzie. Niektóre z najsilniejszych par Qwen z tłumaczeniem na język angielski to tamilski, chiński, polski, włoski i hebrajski, czyli języki źródłowe o dużych, dobrze udokumentowanych anglojęzycznych korpusach treningowych, które są ogólnie dostępne dla twórców modeli. Poza tym jednym kierunkiem przewaga DeepSeek utrzymuje się niemal wszędzie: zarówno w tłumaczeniach z języka angielskiego, jak i pomiędzy parami języków nieangielskich.

To wyklucza traktowanie któregokolwiek z modeli jako uniwersalnego wyboru domyślnego. Zespół tłumaczący opisy produktów z języka hiszpańskiego na sześć języków i oczekujący takiego samego rankingu wydajności, jaki zaobserwował przy tłumaczeniu zgłoszenia pomocy technicznej z języka chińskiego na angielski, wyciągałby błędne wnioski z niewłaściwego kierunku – jest to ta sama asymetria, która pojawia się w analizie porównawczej modeli dla języka hiszpańskiego i angielskiego na portalu MachineTranslation.com, gdzie wiodące modele nie są tymi samymi, które prowadzą w odwrotnym kierunku.

Czy Qwen i DeepSeek są darmowe i open-source?

Kwestia licencjonowania wygląda inaczej dla każdego z nich. DeepSeek licencjonuje zarówno V4 Pro, jak i V4 Flash na warunkach licencji MIT, jednej z najbardziej liberalnych licencji open-source, więc oba modele można bezpłatnie i bez ograniczeń samodzielnie hostować. W przypadku Qwen sytuacja jest podzielona: Qwen3.8-27B jest udostępniany na licencji Apache 2.0 i można go bezpłatnie samodzielnie hostować, ale flagowy Qwen3.8-Max pozostaje zamknięty, dostępny wyłącznie przez API i objęty własną, niestandardową licencją Alibaba.

W praktyce oznacza to, że po stronie DeepSeek na obu poziomach jakości istnieje w pełni otwarta opcja (open-weight) na licencji MIT. Po stronie Qwen wybór modelu typu open-weight oznacza rezygnację z modelu flagowego.

Ile kosztuje utrzymanie Qwen i DeepSeek przy dużej skali?

Po stałej obniżce cen przez DeepSeek w maju 2026 r., jego obecne opublikowane stawki API wynoszą $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 za milion tokenów wyjściowych dla V4 Pro, przy czym V4 Flash ma niższą cenę za poziom zoptymalizowany pod kątem opóźnień.

W przypadku zespołów samodzielnie hostujących dowolny z tych modeli zamiast korzystania z hostowanego API, porównanie kosztów przenosi się całkowicie na infrastrukturę GPU i staje się funkcją liczby parametrów i wydajności aktywnych parametrów, a nie stawki za token.

Czy którykolwiek z modeli jest wystarczająco bezpieczny dla treści prawnych, medycznych lub regulowanych?

Żaden z modeli nie publikuje certyfikatów bezpieczeństwa specyficznych dla tłumaczeń, a ogólne testy porównawcze bezpieczeństwa nie badają typów błędów, które mają znaczenie w treściach regulowanych: błędnie przetłumaczonego dawkowania, zmienionej klauzuli odpowiedzialności czy niespójnego terminu prawnego. Własne testy MachineTranslation.com wykazały dokładnie tego rodzaju rozbieżności między modelami w języku prawnym i medycznym, w tym przypadki, w których modele używały różnych terminów prawnych o różnym zakresie , mimo że oba uzyskiwały wysokie oceny w ogólnych metrykach jakości.

W przypadku umów, dokumentów imigracyjnych czy treści klinicznych przemawia to za połączeniem wyników generowanych przez dowolny z modeli z etapem weryfikacji przez człowieka , zamiast bezkrytycznego ufania pojedynczemu wynikowi sztucznej inteligencji, niezależnie od tego, który model go wygenerował.

Co to oznacza, jeśli lokalizujesz treści na wiele języków jednocześnie?

Porównanie oparte na jednej parze językowej nie mówi prawie nic o parze numer czterdzieści. Udokumentowany tutaj podział na tłumaczenia na język angielski i z języka angielskiego utrzymał się w próbie 98 par właśnie dlatego, że został przetestowany w takiej skali: pojedynczy test dla pary angielski-hiszpański, na którym opiera się większość porównań Qwen vs DeepSeek, wykazałby wyraźną przewagę DeepSeek i nie powiedziałby nic o tym, co się stanie, gdy w procesie pojawią się języki tamilski, polski czy hebrajski.

To praktyczny argument za tym, aby domyślnie nie uzależniać dużego programu lokalizacji od wyników tylko jednego modelu. MachineTranslation.com uruchamia zarówno Qwen, jak i DeepSeek, wraz z ponad 20 innymi modelami, dla każdego tłumaczenia i przedstawia wersję, co do której te modele są najbardziej zgodne, dzięki czemu wdrożenie w 68 językach nie zależy od tego, który model akurat wygrał w jednej parze przetestowanej przez kogoś na początku. Dokładne informacje o tym, które modele były zgodne, a które się różniły przy danym tłumaczeniu, można sprawdzić w szczegółowej analizie porównawczej modeli dla każdego tłumaczenia , którą platforma wyświetla dla każdego wyniku.

Każde tłumaczenie jest weryfikowane pod kątem szerszej gamy modeli niż te, które mogą zaoferować same Qwen czy DeepSeek, co stanowi bezpośrednią odpowiedź na pytanie, co się dzieje, gdy treści przestają być tłumaczone tylko w jednym kierunku.

Często zadawane pytania