Qwen proti DeepSeek: Kateri model umetne inteligence bolje prevaja?

Zaženite istih 12.000 prevodnih segmentov skozi Qwen in DeepSeek, in DeepSeek zmaga v večini jezikovnih parov. To ni celotna zgodba. Razdelite rezultate po smeri in pokazal se bo specifičen vzorec: Qwen zmanjša večino razlike in včasih prevzame vodstvo, zlasti ko je ciljni jezik angleščina. Pri prevajanju iz angleščine v kateri koli drug jezik DeepSeek zmaga skoraj vsakič.

Ta razdelitev je pomembnejša od enega samega skupnega zmagovalca, če prevajate vsebino v na desetine jezikov namesto v samo en jezikovni par. 

Kaj sta Qwen in DeepSeek?

Qwen je družina velikih jezikovnih modelov podjetja Alibaba. Trenutna generacija je Qwen3.8, izdana avgusta 2026: Qwen3.8-Max je zaprt vodilni model, dostopen samo prek API-ja, z 2,4 bilijona parametrov, medtem ko je Qwen3.8-27B manjši model z odprtimi utežmi, izdan pod Apache 2.0 nekaj dni kasneje, namenjen ekipam, ki želijo samostojno gostovati.

DeepSeek je kitajski laboratorij za umetno inteligenco, znan po modelih mešanice strokovnjakov, ki dosegajo vrhunsko zmogljivost za delček stroškov sklepanja. Njena trenutna generacija, DeepSeek V4, je bila lansirana aprila 2026 v dveh različicah: V4 Pro (1,6 bilijona skupnih parametrov, približno 49 milijard aktivnih na žeton) za delo, osredotočeno na kakovost, in V4 Flash (284 milijard skupno, približno 13 milijard aktivnih) za delovne obremenitve, občutljive na zakasnitev. Oba sta na voljo kot odprte uteži z licenco MIT.

Kako se Qwen in DeepSeek dejansko primerjata pri prevajanju, ne le na primerjalnih testih?

Večina primerjav med Qwen in DeepSeek navaja splošne primerjalne teste: kodiranje, matematiko, sklepanje. Nobeden od teh ne meri kakovosti prevajanja neposredno, zaradi zaganjanja vsakega modela na različnem izvornem besedilu pa je kakršen koli razkorak v natančnosti nemogoče ločiti od tistega, kar je zahtevalo samo besedilo.

Lastni prevajalski promet spletnega mesta MachineTranslation.com v zadnjih 28 dneh ponuja čistejši odgovor, saj sta oba modela prevajala identično izvorno besedilo. V 98 jezikovnih parih in več kot 12.000 ujemajočih se segmentih je DeepSeek dosegel višjo oceno v 83 parih, Qwen pa v 15. Če to omejimo na 27 parov, kjer je ciljni jezik angleščina, se razkorak močno zmanjša: DeepSeek zmaga v 63 % primerov (17 od 27), Qwen pa v 37 % (10 od 27). V preostalih 71 parih, kjer angleščina ni ciljni jezik, DeepSeek zmaga v 92 % primerov (66 od 71).

Stopnja uspešnosti glede na smer prevajanja (98 jezikovnih parov, identično besedilo)

Ponderirano povprečje vseh ujemajočih se segmentov uvršča DeepSeek na 9.13 od 10, Qwen pa na 8.98. To je dejanski razkorak, vendar ni enakomerno porazdeljen, kar je koristnejše vedeti, če se vaša vsebina prevaja v več kot eno smer. To je enak neposredni pristop, kot ga MachineTranslation.com uporablja pri svojem celotnem primerjalnem testiranju modelov, ne le za ta par.

Agregirane številke držijo tudi v posameznih testnih primerih. Pri testiranju francoske fraze "Elle est directrice adjointe du département commercial" sta se DeepSeek in Qwen poenotila pri enakem angleškem prevodu "deputy director of commercial department". Ta rezultat testa v živo lahko preverite neposredno. Pri testiranju prevoda "as soon as possible" v španščino je DeepSeek odstopil od konsenza štirih modelov z "esté hecho" namesto "se haga", kar je dejanski primer odstopanja , ki odraža slovnično razlikovanje med procesom in rezultatom, ne pa napake.

Zakaj je Qwen uspešnejši posebej pri prevajanju v angleščino?

Podatki ne pojasnjujejo, zakaj, temveč le, kje. Nekateri izmed najmočnejših parov modela Qwen za prevajanje v angleščino so tamilščina, kitajščina, poljščina, italijanščina in hebrejščina, ki so izvorni jeziki z obsežnimi, dobro dokumentiranimi korpusi usposabljanja v angleškem jeziku, ki so na splošno na voljo razvijalcem modelov. Izven te ene smeri se prednost modela DeepSeek ohranja skoraj povsod: tako pri prevajanju iz angleščine kot med neangleškimi jezikovnimi pari.

To izključuje možnost, da bi kateri koli od obeh modelov obravnavali kot univerzalno privzeto izbiro. Ekipa, ki prevaja opise izdelkov iz španščine v šest jezikov in pričakuje enako razvrstitev uspešnosti, kot jo je opazila pri prevajanju kitajskega podpornega zahtevka v angleščino, bi uporabila napačno lekcijo iz napačne smeri, kar je enaka asimetrija, kot se pojavlja v razčlenitvi modelov za prevajanje iz španščine v angleščino na spletnem mestu MachineTranslation.com , kjer vodilni modeli niso isti kot tisti, ki vodijo v nasprotni smeri.

Ali sta Qwen in DeepSeek brezplačna in odprtokodna?

Licenciranje se pri vsakem razlikuje. DeepSeek licencira tako V4 Pro kot V4 Flash pod licenco MIT, ki je ena najbolj popustljivih odprtokodnih licenc na voljo, zato ju je mogoče brezplačno samostojno gostiti brez omejitev. Qwen je razdeljen: Qwen3.8-27B je na voljo pod licenco Apache 2.0 in je brezplačen za samostojno gostovanje, medtem ko vodilni model Qwen3.8-Max ostaja zaprt, na voljo samo prek API-ja in pod Alibabino lastno prilagojeno licenco.

V praksi to pomeni, da na strani DeepSeek v obeh kakovostnih razredih obstaja popolnoma odprta možnost z odprtimi utežmi in licenco MIT. Na strani Qwen izbira odprtih uteži pomeni odpoved vodilnemu modelu.

Koliko stane delovanje modelov Qwen in DeepSeek v velikem obsegu?

Po trajnem znižanju cen podjetja DeepSeek maja 2026 so njegove trenutne objavljene cene za API $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 na milijon izhodnih žetonov za V4 Pro, pri čemer je cena za V4 Flash nižja zaradi njegove ravni, optimizirane za nizko zakasnitev.

Za ekipe, ki samostojno gostijo kateri koli model, namesto da bi uporabljale gostujoči API, se primerjava stroškov v celoti prenese na infrastrukturo GPU in postane odvisna od števila parametrov ter učinkovitosti aktivnih parametrov in ne več od cene na žeton.

Ali je kateri od modelov dovolj varen za pravne, medicinske ali regulirane vsebine?

Nobeden od modelov ne objavlja varnostnih certifikatov, specifičnih za prevajanje, splošni varnostni testi pa ne preverjajo načinov napak, ki so pomembni pri reguliranih vsebinah: napačno preveden odmerek, spremenjena klavzula o odgovornosti ali nedosleden pravni izraz. Lastno testiranje portala MachineTranslation.com je odkrilo prav takšna odstopanja med modeli pri pravnem in medicinskem jeziku, vključno s primeri, ko so modeli uporabili različne pravne izraze z različnimi obsegi , čeprav sta oba dosegla visoke ocene pri splošnih merilih kakovosti.

Pri pogodbah, priseljenskih dokumentih ali kliničnih vsebinah to govori v prid povezovanju izhoda katerega koli modela s korakom človeškega preverjanja , namesto da bi posameznemu izhodu umetne inteligence slepo zaupali, ne glede na to, kateri model ga je ustvaril.

Kaj to pomeni, če hkrati lokalizirate v veliko jezikov?

Primerjava, ki temelji na enem jezikovnem paru, vam ne pove skoraj ničesar o štiridesetem paru. Tukaj dokumentirana delitev na prevajanje v angleščino in iz nje je veljala za vzorec 98 parov ravno zato, ker je bila testirana v takšnem obsegu: en sam test prevajanja iz angleščine v španščino, kar je običajen preizkus pri večini primerjav med modeloma Qwen in DeepSeek, bi pokazal, da je DeepSeek v precejšnji prednosti, ne bi pa povedal ničesar o tem, kaj se zgodi, ko se v postopek vključijo tamilščina, poljščina ali hebrejščina.

To je praktičen argument proti temu, da bi velik program lokalizacije privzeto zaklenili na izhod samo enega modela. MachineTranslation.com pri vsakem prevodu zažene tako Qwen kot DeepSeek, skupaj z več kot 20 drugimi modeli, in prikaže različico, o kateri se ti modeli najbolj strinjajo, tako da uvedba v 68 jezikov ni odvisna od tega, kateri model je slučajno zmagal v tistem enem paru, ki ga je nekdo najprej testiral. Točno lahko vidite, kateri modeli so se strinjali ali razlikovali pri določenem prevodu, v razčlenitvi modelov za posamezen prevod , ki jo platforma prikaže za vsak rezultat.

Vsak prevod se preveri s širšim naborom modelov, kot jih lahko ponudita samostojna Qwen ali DeepSeek, kar je neposreden odgovor na to, kaj se zgodi, ko se vaša vsebina ne prevaja več samo v eno smer.

Pogosto zastavljena vprašanja