Qwen vs DeepSeek: Care model AI traduce mai bine?

Rulează aceleași 12,000 de segmente de traducere prin Qwen și DeepSeek, iar DeepSeek câștigă în majoritatea perechilor de limbi. Aceasta nu este întreaga poveste. Împarți rezultatele în funcție de direcție și apare un tipar specific: Qwen recuperează cea mai mare parte din decalaj și uneori preia conducerea, în special atunci când limba țintă este engleza. La traducerea din engleză în orice altă limbă, DeepSeek câștigă aproape de fiecare dată.

Această împărțire contează mai mult decât un singur câștigător general dacă traduceți conținut în zeci de limbi, mai degrabă decât într-o singură pereche de limbi. 

Ce sunt Qwen și DeepSeek?

Qwen este familia de modele de limbaj mari de la Alibaba. Generația actuală este Qwen3.8, lansată în august 2026: Qwen3.8-Max este modelul emblematic închis, disponibil doar prin API, cu 2.4 trilioane de parametri, în timp ce Qwen3.8-27B este un model mai mic, open-weight, lansat sub Apache 2.0 câteva zile mai târziu, destinat echipelor care doresc găzduire pe servere proprii.

DeepSeek este un laborator chinezesc de AI cunoscut pentru modelele mixture-of-experts care egalează performanțele de vârf la o fracțiune din costul de inferență. Generația sa actuală, DeepSeek V4, a fost lansată în aprilie 2026 în două variante: V4 Pro (1.6 trilioane de parametri totali, aproximativ 49 de miliarde activi per token) pentru activități axate pe calitate și V4 Flash (284 de miliarde în total, aproximativ 13 miliarde activi) pentru sarcini de lucru sensibile la latență. Ambele sunt livrate ca open weights cu licență MIT.

Cum se compară de fapt Qwen și DeepSeek la traducere, nu doar în benchmark-uri?

Majoritatea comparațiilor dintre Qwen și DeepSeek citează benchmark-uri de uz general: programare, matematică, raționament. Niciunul dintre acestea nu măsoară direct calitatea traducerii, iar rularea fiecărui model pe texte sursă diferite face ca orice diferență de acuratețe să fie imposibil de izolat de cerințele textului în sine.

Traficul propriu de traduceri al MachineTranslation.com din ultimele 28 de zile oferă un răspuns mai clar, deoarece ambele modele au tradus exact același text sursă. În 98 de perechi de limbi și peste 12.000 de segmente potrivite, DeepSeek a obținut un scor mai mare în 83 de perechi; Qwen a obținut un scor mai mare în 15. Restrângeți acest interval la cele 27 de perechi în care limba țintă este engleza, iar diferența se reduce drastic: DeepSeek câștigă 63% dintre acestea (17 din 27), Qwen câștigă 37% (10 din 27). În restul de 71 de perechi, unde engleza nu este limba țintă, DeepSeek câștigă 92% (66 din 71).

Rata de câștig în funcție de direcția traducerii (98 de perechi de limbi, text identic)

Media ponderată pentru fiecare segment potrivit plasează DeepSeek la 9.13 din 10 și Qwen la 8.98. Aceasta este o diferență reală, dar nu este distribuită uniform, ceea ce este un lucru mai util de știut dacă conținutul dumneavoastră se deplasează în mai mult de o singură direcție. Aceasta este aceeași abordare directă pe care MachineTranslation.com o folosește în cadrul testării sale complete de comparare a modelelor, nu doar pentru această singură pereche.

Cifrele agregate se confirmă și în cazurile de testare individuale. Testând fraza în franceză „Elle est directrice adjointe du département commercial”, DeepSeek și Qwen au oferit aceeași traducere în engleză, „deputy director of commercial department”. Puteți verifica direct acest rezultat al testului live ‎. Testând „as soon as possible” tradus în spaniolă, DeepSeek s-a abătut de la consensul celor patru modele cu „esté hecho” în loc de „se haga”, ceea ce reprezintă un caz real de divergență ce reflectă o distincție gramaticală de tip proces-versus-rezultat, nu o greșeală.

De ce se descurcă Qwen mai bine în special la traducerea în engleză?

Datele nu explică de ce, ci doar unde. Unele dintre cele mai puternice perechi ale lui Qwen către engleză sunt tamila, chineza, poloneza, italiana și ebraica, acestea fiind limbi sursă cu corpusuri mari și bine documentate de antrenament în limba engleză, disponibile în general pentru creatorii de modele. În afara acelei singure direcții, avantajul DeepSeek se menține aproape pretutindeni: din engleză, precum și între perechi de limbi non-engleze.

Ceea ce exclude acest lucru este tratarea oricăruia dintre cele două modele ca pe o opțiune implicită universală. O echipă care traduce liste de produse din spaniolă în șase limbi și se așteaptă la același clasament al performanței pe care l-a văzut la traducerea unui tichet de asistență din chineză în engleză ar aplica lecția greșită din direcția greșită, ceea ce reprezintă aceeași asimetrie care apare în analiza comparativă a modelelor spaniolă-engleză de pe MachineTranslation.com , unde modelele de top nu sunt aceleași cu cele care conduc în direcția inversă.

Sunt Qwen și DeepSeek gratuite și open-source?

Licențierea se împarte diferit pentru fiecare. DeepSeek licențiază atât V4 Pro, cât și V4 Flash sub MIT, unii dintre cei mai permisivi termeni open-source disponibili, astfel încât ambele pot fi găzduite pe servere proprii în mod gratuit și fără restricții. Qwen este împărțit: Qwen3.8-27B este livrat sub Apache 2.0 și poate fi găzduit gratuit pe servere proprii, dar modelul de vârf Qwen3.8-Max rămâne închis, disponibil doar prin API și sub licența proprie personalizată a Alibaba.

Practic, asta înseamnă că o opțiune complet open-weight, cu licență MIT, există de partea DeepSeek la ambele niveluri de calitate. De partea Qwen, trecerea la open-weight înseamnă renunțarea la modelul de vârf.

Cât costă rularea Qwen și DeepSeek la scară largă?

În urma reducerii permanente de preț a DeepSeek din mai 2026, tarifele sale API actuale publicate sunt de $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 per milion de tokeni de output pentru V4 Pro, în timp ce V4 Flash are un preț mai mic pentru nivelul său optimizat pentru latență.

Pentru echipele care găzduiesc oricare dintre modele pe servere proprii în loc să utilizeze un API găzduit, compararea costurilor se mută în întregime pe infrastructura GPU și devine o funcție de numărul de parametri și de eficiența parametrilor activi, mai degrabă decât un tarif per token.

Este vreunul dintre modele suficient de sigur pentru conținut juridic, medical sau reglementat?

Niciunul dintre modele nu publică certificări de siguranță specifice traducerilor, iar benchmark-urile de siguranță de uz general nu testează modurile de eșec care contează în conținutul reglementat: o doză tradusă greșit, o clauză de răspundere modificată, un termen juridic inconsistent. Propriile teste ale MachineTranslation.com au identificat exact acest tip de divergență între modele în limbajul juridic și medical, inclusiv cazuri în care modelele au folosit termeni juridici diferiți, cu domenii de aplicare diferite , deși ambele au obținut scoruri bune la metricile generale de calitate.

Pentru contracte, documente de imigrare sau conținut clinic, acesta este argumentul pentru asocierea outputului oricăruia dintre modele cu o etapă de verificare umană , în loc de a accepta ca atare un singur output AI, indiferent de modelul care l-a generat.

Ce înseamnă acest lucru dacă faceți localizare în mai multe limbi simultan?

O comparație bazată pe o singură pereche de limbi nu vă spune aproape nimic despre perechea cu numărul patruzeci. Separarea înspre engleză/dinspre engleză documentată aici s-a menținut pe un eșantion de 98 de perechi tocmai pentru că a fost testată la acea scară: un singur test engleză-spaniolă, așa cum rulează majoritatea comparațiilor Qwen vs DeepSeek, ar fi arătat DeepSeek clar în avantaj și nu ar fi spus nimic despre ceea ce se întâmplă odată ce limbi precum tamila, poloneza sau ebraica intră în flux.

Acesta este argumentul practic pentru a nu bloca în mod implicit un program amplu de localizare pe outputul unui singur model. MachineTranslation.com rulează atât Qwen, cât și DeepSeek, alături de alte peste 20 de modele, pentru fiecare traducere și aduce la suprafață versiunea asupra căreia aceste modele sunt cel mai mult de acord, astfel încât o lansare în 68 de limbi nu depinde de modelul care s-a întâmplat să câștige singura pereche pe care cineva a testat-o prima dată. Puteți vedea exact ce modele au fost de acord sau au avut divergențe la orice traducere în detalierea pe modele per traducere pe care platforma o afișează pentru fiecare rezultat.

Fiecare traducere este verificată în raport cu o gamă mai largă de modele decât pot oferi doar Qwen sau DeepSeek, ceea ce reprezintă răspunsul direct la ceea ce se întâmplă odată ce conținutul dumneavoastră nu se mai deplasează într-o singură direcție.

Întrebări frecvente