Qwen vs DeepSeek: Qual modelo de IA traduz melhor?

Execute os mesmos 12.000 segmentos de tradução no Qwen e no DeepSeek, e o DeepSeek vence na maioria dos pares de idiomas. Essa não é a história toda. Divida os resultados por direção e um padrão específico aparece: O Qwen reduz a maior parte da diferença e às vezes assume a liderança, especificamente quando o idioma de destino é o inglês. Ao traduzir do inglês para qualquer outro idioma, o DeepSeek vence quase sempre.

Essa divisão importa mais do que um único vencedor geral se você estiver traduzindo conteúdo em dezenas de idiomas em vez de apenas um par de idiomas. 

O que são Qwen e DeepSeek?

O Qwen é a família de grandes modelos de linguagem da Alibaba. A geração atual é o Qwen3.8, lançado em agosto de 2026: O Qwen3.8-Max é o carro-chefe fechado, disponível apenas via API, com 2,4 trilhões de parâmetros, enquanto o Qwen3.8-27B é um modelo menor, de pesos abertos, lançado sob Apache 2.0 alguns dias depois, voltado para equipes que desejam fazer auto-hospedagem.

O DeepSeek é um laboratório de IA chinês conhecido por modelos mixture-of-experts que igualam o desempenho de ponta por uma fração do custo de inferência. Sua geração atual, DeepSeek V4, foi lançada em abril de 2026 em duas variantes: V4 Pro (1,6 trilhão de parâmetros totais, cerca de 49 bilhões ativos por token) para trabalhos focados em qualidade, e V4 Flash (284 bilhões no total, cerca de 13 bilhões ativos) para cargas de trabalho sensíveis à latência. Ambos são distribuídos como pesos abertos sob licença MIT.

Como o Qwen e o DeepSeek realmente se comparam em tradução, e não apenas em benchmarks?

A maioria das comparações entre Qwen e DeepSeek cita benchmarks de uso geral: programação, matemática, raciocínio. Nenhum deles mede diretamente a qualidade de tradução, e executar cada modelo em textos de origem diferentes torna impossível isolar qualquer lacuna de precisão daquilo que o próprio texto exigia.

O próprio tráfego de tradução do MachineTranslation.com nos últimos 28 dias oferece uma resposta mais clara, porque ambos os modelos traduziram um texto de origem idêntico. Em 98 pares de idiomas e mais de 12.000 segmentos correspondentes, o DeepSeek obteve pontuação mais alta em 83 pares; o Qwen obteve pontuação mais alta em 15. Ao restringir isso aos 27 pares em que o idioma de destino é o inglês, a diferença diminui drasticamente: O DeepSeek vence em 63% deles (17 de 27), o Qwen vence em 37% (10 de 27). Nos 71 pares restantes, onde o inglês não é o destino, o DeepSeek vence em 92% (66 de 71).

Taxa de vitória por direção de tradução (98 pares de idiomas, texto idêntico)

A média ponderada em cada segmento correspondente coloca o DeepSeek em 9.13 de 10 e o Qwen em 8.98. Essa é uma diferença real, mas não está distribuída uniformemente, o que é a informação mais útil se o seu conteúdo se move em mais de uma direção. Esta é a mesma abordagem de confronto direto que o MachineTranslation.com utiliza em todos os seus testes completos de comparação de modelos, não apenas para este par específico.

Os números agregados também se sustentam em casos de teste individuais. Ao testar a frase em francês "Elle est directrice adjointe du département commercial", o DeepSeek e o Qwen convergiram para a mesma tradução em inglês, "deputy director of commercial department". Você pode verificar esse resultado de teste ao vivo diretamente. Ao testar "as soon as possible" traduzido para o espanhol, o DeepSeek rompeu com o consenso de quatro modelos com "esté hecho" em vez de "se haga", o que é um caso de divergência real  que reflete uma distinção gramatical entre processo e resultado, e não um erro.

Por que o Qwen se sai melhor traduzindo especificamente para o inglês?

Os dados não explicam o porquê, apenas onde. Alguns dos pares mais fortes do Qwen para o inglês são tâmil, chinês, polonês, italiano e hebraico, que são idiomas de origem com grandes corpora de treinamento em língua inglesa bem documentados disponíveis para desenvolvedores de modelos em geral. Fora dessa direção específica, a vantagem do DeepSeek se mantém em quase todos os lugares: tanto a partir do inglês quanto entre pares de idiomas que não incluem o inglês.

O que isso descarta é tratar qualquer um dos modelos como um padrão universal. Uma equipe que traduzisse descrições de produtos do espanhol para seis idiomas e esperasse a mesma classificação de desempenho vista ao traduzir um tíquete de suporte em chinês para o inglês estaria aplicando a lição errada da direção errada, que é a mesma assimetria que aparece no detalhamento de modelos de espanhol para inglês do MachineTranslation.com , onde os principais modelos não são os mesmos que lideram na direção inversa.

O Qwen e o DeepSeek são gratuitos e de código aberto?

O licenciamento divide-se de forma diferente para cada um. O DeepSeek licencia tanto o V4 Pro quanto o V4 Flash sob a licença MIT, um dos termos de código aberto mais permissivos disponíveis, de modo que ambos são gratuitos para auto-hospedagem sem restrições. O Qwen divide-se da seguinte forma: O Qwen3.8-27B é distribuído sob a licença Apache 2.0 e é gratuito para auto-hospedagem, mas o modelo principal Qwen3.8-Max permanece fechado, disponível apenas via API e sob a licença personalizada da Alibaba.

Na prática, isso significa que existe uma opção de pesos totalmente abertos e com licença MIT do lado do DeepSeek em ambos os níveis de qualidade. Do lado do Qwen, optar por pesos abertos significa abrir mão do modelo principal.

Quanto custa para rodar o Qwen e o DeepSeek em escala?

Após o corte permanente de preços do DeepSeek em maio de 2026, suas tarifas de API publicadas atualmente são de $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 por milhão de tokens de saída para o V4 Pro, com o V4 Flash tendo um preço menor para seu nível otimizado para latência.

Para equipes que auto-hospedam qualquer um dos modelos em vez de usar uma API hospedada, a comparação de custos muda inteiramente para a infraestrutura de GPU e se torna uma função da contagem de parâmetros e da eficiência de parâmetros ativos, em vez de uma tarifa por token.

Algum dos modelos é seguro o suficiente para conteúdo jurídico, médico ou regulamentado?

Nenhum dos modelos publica certificações de segurança específicas para tradução, e as avaliações de segurança de uso geral não testam os modos de falha que importam em conteúdos regulamentados: uma dosagem traduzida incorretamente, uma cláusula de responsabilidade alterada, um termo jurídico inconsistente. Os próprios testes do MachineTranslation.com encontraram exatamente esse tipo de divergência entre modelos em linguagem jurídica e médica, incluindo casos em que os modelos usaram termos jurídicos diferentes com escopos diferentes , apesar de ambos terem obtido boas pontuações em métricas gerais de qualidade.

Para contratos, documentos de imigração ou conteúdo clínico, este é o argumento para combinar a saída de qualquer um dos modelos com uma etapa de verificação humana , em vez de confiar cegamente no resultado de uma única IA, independentemente de qual modelo o gerou.

O que isso significa se você estiver localizando para muitos idiomas de uma só vez?

Uma comparação baseada em um único par de idiomas não diz quase nada sobre o par número quarenta. A divisão entre tradução para o inglês e a partir do inglês documentada aqui se sustentou em uma amostra de 98 pares especificamente porque foi testada nessa escala: um único teste de inglês para espanhol, que é o que a maioria das comparações entre Qwen e DeepSeek executa, teria mostrado o DeepSeek confortavelmente à frente e não diria nada sobre o que acontece quando o tâmil, o polonês ou o hebraico entram no fluxo.

Esse é o argumento prático para não prender um grande programa de localização ao resultado de um único modelo por padrão. O MachineTranslation.com executa tanto o Qwen com o DeepSeek, além de mais de 20 outros modelos, em cada tradução e exibe a versão com a qual esses modelos mais concordam, de modo que uma implementação em 68 idiomas não dependa de qual modelo por acaso venceu no único par que alguém testou primeiro. Você pode ver exatamente quais modelos concordaram ou divergiram em qualquer tradução no detalhamento de modelos por tradução  que a plataforma exibe para cada resultado.

Cada tradução é verificada em relação a uma gama mais ampla de modelos do que o Qwen ou o DeepSeek sozinhos podem oferecer, o que é a resposta direta para o que acontece quando o seu conteúdo deixa de seguir em apenas uma direção.

Perguntas frequentes