Qwen vs DeepSeek: எந்த AI மாடல் சிறப்பாக மொழிபெயர்க்கிறது?

ஒரே 12,000 மொழிபெயர்ப்புப் பகுதிகளை Qwen மற்றும் DeepSeek மூலம் இயக்கினால், பெரும்பாலான மொழி இணைகளில் DeepSeek வெற்றி பெறுகிறது. அதுமட்டும் முழு உண்மையல்ல. முடிவுகளை திசையின் அடிப்படையில் பிரித்துப் பார்த்தால், ஒரு குறிப்பிட்ட முறை வெளிப்படுகிறது: குறிப்பாக இலக்கு மொழி ஆங்கிலமாக இருக்கும்போது, Qwen பெரும்பாலான இடைவெளியைக் குறைக்கிறது, மேலும் சில நேரங்களில் முன்னிலை பெறுகிறது. ஆங்கிலத்திலிருந்து வேறு எந்த மொழிக்கும் மொழிபெயர்க்கும்போது, DeepSeek கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு முறையும் வெற்றி பெறுகிறது.

ஒரு குறிப்பிட்ட மொழி இணையைக் காட்டிலும் டஜன் கணக்கான மொழிகளில் நீங்கள் உள்ளடக்கத்தை மொழிபெயர்க்கிறீர்கள் என்றால், ஒற்றை ஒட்டுமொத்த வெற்றியாளரை விட இந்தப்பிரிவு முக்கியமானது. 

Qwen மற்றும் DeepSeek என்றால் என்ன?

Qwen என்பது Alibaba-வின் large language models குடும்பமாகும். தற்போதைய தலைமுறை ஆகஸ்ட் 2026 இல் வெளியிடப்பட்ட Qwen3.8 ஆகும்: Qwen3.8-Max என்பது 2.4 trillion parameters கொண்ட மூடிய, API-only flagship மாடலாகும், அதே நேரத்தில் Qwen3.8-27B என்பது ஒரு சிறிய, open-weight மாடலாகும், இது  Apache 2.0  இன் கீழ் சில நாட்களுக்குப் பிறகு வெளியிடப்பட்டது, இது self-host செய்ய விரும்பும் குழுக்களை இலக்காகக் கொண்டது.

DeepSeek என்பது ஒரு சீன AI ஆய்வகமாகும், இது மிகக் குறைந்த inference செலவில் frontier performance-க்கு இணையான mixture-of-experts மாதிரிகளுக்குப் பெயர் பெற்றது. அதன் தற்போதைய தலைமுறையான DeepSeek V4, ஏப்ரல் 2026 இல் இரண்டு பதிப்புகளில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது: தரத்தை மையமாகக் கொண்ட பணிகளுக்கு V4 Pro (மொத்தம் 1.6 trillion parameters, ஒரு டோக்கனுக்கு சுமார் 49 billion active) மற்றும் latency-sensitive பணிச்சுமைகளுக்கு V4 Flash (மொத்தம் 284 billion, சுமார் 13 billion active) ஆகும். இரண்டும்  MIT-licensed open weights ஆக வழங்கப்படுகின்றன.

வெறும் benchmarks மட்டுமல்லாமல், மொழிபெயர்ப்பில் Qwen மற்றும் DeepSeek உண்மையில் எவ்வாறு ஒப்பிடப்படுகின்றன?

பெரும்பாலான Qwen vs DeepSeek ஒப்பீடுகள் பொதுவான benchmarks-களைக் குறிப்பிடுகின்றன: coding, math, reasoning. அவற்றுள் எதுவுமே மொழிபெயர்ப்புத் தரத்தை நேரடியாக அளவிடுவதில்லை, மேலும் வெவ்வேறு மூல உரைகளில் ஒவ்வொரு மாடலையும் இயக்குவது, துல்லியத்தன்மை இடைவெளியை உரைக்கே உரித்தான தேவைகளில் இருந்து தனித்துப் பிரித்தறிய முடியாததாக ஆக்குகிறது.

MachineTranslation.com இன் சொந்த மொழிபெயர்ப்புப் போக்குவரத்து கடந்த 28 நாட்களில் மிகவும் தெளிவான ஒரு பதிலை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இரண்டு மாடல்களும் ஒரே மாதிரியான மூல உரையையே மொழிபெயர்த்துள்ளன. மொழி இணைகள் மற்றும் 12,000 க்கும் மேற்பட்ட ஒத்தப் பிரிவுகளில், DeepSeek 83 இணைகளில் அதிக மதிப்பெண்களைப் பெற்றுள்ளது; Qwen 15 இல் அதிக மதிப்பெண்களைப் பெற்றுள்ளது. இலக்கு மொழி ஆங்கிலமாக இருக்கும் 27 இணைகளாக இதைச் சுருக்கும்போது, அந்த இடைவெளி கணிசமாகக் குறைகிறது: அவற்றில் 63% (27 இல் 17) இணைகளில் DeepSeek வெல்கிறது, 37% (27 இல் 10) இணைகளில் Qwen வெல்கிறது. ஆங்கிலம் இலக்காக இல்லாத எஞ்சிய 71 இணைகளில், DeepSeek 92% (71 இல் 66) வெல்கிறது.

மொழிபெயர்ப்புத் திசையின் அடிப்படையிலான வெற்றி விகிதம் (98 மொழி இணைகள், ஒரே மாதிரியான உரை)

ஒவ்வொரு ஒத்தப் பிரிவின் எடையிடப்பட்ட சராசரி, DeepSeek ஐ 10 க்கு 9.13 என்ற அளவிலும், Qwen ஐ 8.98 என்ற அளவிலும் நிறுத்துகிறது. அது ஒரு உண்மையான இடைவெளிதான், ஆனால் அது சமமாகப் பகிர்ந்தளிக்கப்படவில்லை, உங்கள் உள்ளடக்கம் ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட திசைகளில் மொழிபெயர்க்கப்படும்போது இதைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். MachineTranslation.com தனது முழு மாடல் ஒப்பீட்டுச் சோதனையிலும் இதே நேரடி ஒப்பீட்டு முறையையே பயன்படுத்துகிறது, இந்த ஒரு இணைக்கு மட்டும் அல்ல.

இந்த ஒட்டுமொத்த எண்கள் தனிப்பட்ட சோதனை நிகழ்வுகளிலும் ஒத்துப்போகின்றன. ‎"Elle est directrice adjointe du département commercial" என்ற பிரெஞ்சு சொற்றொடரைச் சோதித்தபோது, DeepSeek மற்றும் Qwen ஆகிய இரண்டும் "deputy director of commercial department" என்ற ஒரே ஆங்கில மொழிபெயர்ப்பையே வழங்கின. அந்த நேரடி சோதனை முடிவை நீங்கள் நேரடியாகப் பார்க்க முடியும். ஸ்பானிஷ் மொழியில் மொழிபெயர்க்கப்பட்ட "as soon as possible" என்பதைச் சோதித்தபோது, DeepSeek நான்கு மாடல்களின் ஒருமித்த கருத்திலிருந்து விலகி, "se haga" என்பதற்குப் பதிலாக "esté hecho" என்பதை வழங்கியது, இது ஒரு உண்மையான வேறுபாட்டு நிகழ்வு  ஆகும். இது ஒரு பிழை அல்ல, மாறாக செயல்முறைக்கும் முடிவுக்கும் இடையிலான இலக்கண வேறுபாட்டைப் பிரதிபலிக்கிறது.

குறிப்பாக ஆங்கிலத்திற்கு மொழிபெயர்க்கும்போது Qwen ஏன் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது?

தரவுகள் இதற்கான காரணத்தை விளக்கவில்லை, எங்கே என்று மட்டுமே காட்டுகின்றன. ஆங்கிலத்திற்கு மொழிபெயர்க்கும் பிரிவில் Qwen இன் மிகச்சிறந்த சில மொழி இணைகளாக தமிழ், சீனம், போலிஷ், இத்தாலியன் மற்றும் ஹீப்ரு ஆகியவை உள்ளன; இவை பொதுவாக மாடல் உருவாக்குநர்களுக்குக் கிடைக்கக்கூடிய பெரிய, நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட ஆங்கில மொழி பயிற்சித் தரவுக் களங்களைக் கொண்ட மூல மொழிகளாகும். அந்த ஒரு திசையைத் தவிர, DeepSeek-இன் சாதகமான நிலை கிட்டத்தட்ட எல்லா இடங்களிலும் நீடிக்கிறது: ஆங்கிலத்திலிருந்து பிற மொழிகளுக்கு மாற்றுவதிலும், அதே போல் ஆங்கிலம் அல்லாத மொழி இணைகளுக்கு இடையிலும் இது பொருந்தும்.

இதன் மூலம், இந்த இரண்டு மாடல்களில் ஏதேனும் ஒன்றை உலகளாவிய இயல்புநிலைத் தேர்வாகக் (universal default) கருதுவது தவிர்க்கப்படுகிறது. ஸ்பானிஷ் மொழியிலிருந்து தயாரிப்புப் பட்டியல்களை ஆறு மொழிகளில் மொழிபெயர்க்கும் ஒரு குழு, ஒரு சீன ஆதரவு சீட்டை ஆங்கிலத்தில் மொழிபெயர்த்தபோது பார்த்த அதே செயல்திறன் தரவரிசையை இதிலும் எதிர்பார்ப்பது, தவறான திசையிலிருந்து தவறான பாடத்தைப் பயன்படுத்துவதாக அமையும். இதுதான் MachineTranslation.com-இன்  ஸ்பானிஷ்-டு-ஆங்கில மாடல் பகுப்பாய்வில் தோன்றும் அதே சமச்சீரற்ற தன்மையாகும்; அங்கு முன்னணியில் இருக்கும் மாடல்கள், நேர் எதிர் திசையில் முன்னணியில் இருக்கும் அதே மாடல்களாக இருப்பதில்லை.

Qwen மற்றும் DeepSeek இலவசமானவையா மற்றும் திறந்த மூல மென்பொருளா (free and open-source)?

உரிமம் ஒவ்வொன்றுக்கும் வெவ்வேறு விதமாகப் பிரிக்கப்பட்டுள்ளது. DeepSeek தனது V4 Pro மற்றும் V4 Flash ஆகிய இரண்டிற்கும், கிடைக்கக்கூடிய மிகத் தாராளமான திறந்த மூல விதிமுறைகளில் ஒன்றான MIT உரிமத்தை வழங்குகிறது, எனவே இவை இரண்டையும் எவ்விதக் கட்டுப்பாடும் இன்றி இலவசமாக சுயமாக ஹோஸ்ட் (self-host) செய்து கொள்ள முடியும். Qwen-இல் இது பிரிக்கப்பட்டுள்ளது: Qwen3.8-27B ஆனது Apache 2.0-இன் கீழ் வழங்கப்படுகிறது மற்றும் சுயமாக ஹோஸ்ட் செய்ய இலவசமானது, ஆனால் அதன் முதன்மை மாடலான Qwen3.8-Max ஆனது மூடிய மூலமாகவும், API-மட்டுமே கொண்டதாகவும், Alibaba-வின் சொந்த தனிப்பயன் உரிமத்தின் கீழும் உள்ளது.

நடைமுறையில், இரண்டு தர நிலைகளிலும் முழுமையான ஓபன்-வெயிட் (open-weight), MIT-உரிமம் பெற்ற ஒரு தேர்வு DeepSeek தரப்பில் உள்ளது என்பதை இது குறிக்கிறது. Qwen தரப்பில், ஓபன்-வெயிட் மாடலைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பது அதன் முதன்மை மாடலை விட்டுக்கொடுப்பதாகும்.

பெரிய அளவில் இயக்குவதற்கு Qwen மற்றும் DeepSeek-க்கு என்ன செலவாகும்?

மே 2026-இல் DeepSeek-இன் நிரந்தர விலைக்குறைப்பைத் தொடர்ந்து, V4 Pro மாடலுக்கான அதன் தற்போதைய வெளியிடப்பட்ட API கட்டணம் ஒரு மில்லியன் வெளியீட்டு டோக்கன்களுக்கு $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 ஆகும், அத்துடன் தாமதக் குறைப்புக்கு உகந்த நிலைக்கு ஏற்ப V4 Flash-இன் விலை இன்னும் குறைவாக உள்ளது.

ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட API-ஐப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, இந்த இரண்டு மாடல்களில் ஏதேனும் ஒன்றைச் சுயமாக ஹோஸ்ட் செய்யும் குழுக்களுக்கு, செலவு ஒப்பீடு என்பது முற்றிலும் GPU உள்கட்டமைப்பிற்கு மாறுகிறது; மேலும் இது டோக்கன் அடிப்படையிலான கட்டணத்திற்குப் பதிலாக, அளவுருக்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் செயலில் உள்ள அளவுருக்களின் செயல்திறனை அடிப்படையாகக் கொண்டதாக மாறுகிறது.

சட்டம், மருத்துவம் அல்லது கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உள்ளடக்கங்களுக்கு இந்த மாடல்களில் ஏதேனும் ஒன்று போதுமான அளவு பாதுகாப்பானதா?

எந்தவொரு மாடலும் மொழிபெயர்ப்பு சார்ந்த பாதுகாப்புச் சான்றிதழ்களை வெளியிடவில்லை, மேலும் பொதுவான பாதுகாப்பு ஒப்பீட்டு அளவீடுகள் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உள்ளடக்கங்களில் முக்கியமாகத் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் தோல்விகளைச் சோதிப்பதில்லை: தவறாக மொழிபெயர்க்கப்பட்ட மருந்து அளவு, மாற்றப்பட்ட பொறுப்பு விதிமுறை அல்லது முரண்பாடான சட்டக் கலைச்சொல் போன்றவை இதில் அடங்கும். MachineTranslation.com-இன் சொந்தச் சோதனையானது, சட்ட மற்றும் மருத்துவ மொழிகளில் மாடல்களுக்கு இடையே சரியாக இத்தகைய வேறுபாட்டைக் கண்டறிந்துள்ளது; இரண்டுமே பொதுவான தர அளவீடுகளில் நல்ல மதிப்பெண்களைப் பெற்றிருந்த போதிலும், மாடல்கள் வெவ்வேறு எல்லைகளைக் கொண்ட  வெவ்வேறு சட்டக் கலைச்சொற்களைப்  பயன்படுத்திய நிகழ்வுகளும் இதில் அடங்கும்.

ஒப்பந்தங்கள், குடியேற்ற ஆவணங்கள் அல்லது மருத்துவ உள்ளடக்கங்களுக்கு, எந்த மாடல் தயாரித்தது என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், ஒரே ஒரு AI வெளியீட்டை அப்படியே நம்புவதற்குப் பதிலாக, மாடலின் வெளியீட்டை  ஒரு மனித சரிபார்ப்புப் படியுடன்  இணைப்பதே சரியான வழியாகும்.

நீங்கள் ஒரே நேரத்தில் பல மொழிகளில் உள்ளூர்மயமாக்கல் செய்கிறீர்கள் என்றால் இதன் பொருள் என்ன?

ஒரே ஒரு மொழி இணையை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒப்பீடு, நாற்பதாவது மொழி இணையைப் பற்றி உங்களுக்கு எதையும் உணர்த்தாது. இங்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ள ஆங்கிலத்திற்குள்/ஆங்கிலத்திலிருந்து வெளியே என்ற பிரிவு, குறிப்பாக 98-இணைகள் கொண்ட மாதிரியில் அந்த அளவில் சோதிக்கப்பட்டதால் மட்டுமே உறுதியானது: பெரும்பாலான Qwen vs DeepSeek ஒப்பீடுகள் இயக்கும் ஒரு ஒற்றை ஆங்கிலம்-டு-ஸ்பானிஷ் சோதனையானது, DeepSeek எளிதாக முன்னிலையில் இருப்பதைக் காட்டியிருக்குமே தவிர, தமிழ், போலிஷ் அல்லது ஹீப்ரு போன்ற மொழிகள் இதில் வரும்போது என்ன நடக்கும் என்பதைப் பற்றி எதுவும் சொல்லியிருக்காது.

ஒரு பெரிய உள்ளூர்மயமாக்கல் திட்டத்தை இயல்பாகவே ஒரே ஒரு மாடலின் வெளியீட்டிற்குள் முடக்கி வைக்கக் கூடாது என்பதற்கான நடைமுறை வாதம் இதுவேயாகும். MachineTranslation.com ஒவ்வொரு மொழிபெயர்ப்பிலும் Qwen மற்றும் DeepSeek ஆகியவற்றுடன் 20-க்கும் மேற்பட்ட பிற மாடல்களையும் இயக்குகிறது, மேலும் அந்த மாடல்கள் பெரும்பாலும் ஏற்கும் பதிப்பை முன்னிலைப்படுத்துகிறது; எனவே 68 மொழிகளுக்கான வெளியீடு (rollout) என்பது, யாரோ ஒருவர் முதலில் சோதித்த ஒரு இணையில் வென்ற மாடலை மட்டும் சார்ந்து இருக்காது. ஒவ்வொரு முடிவிற்கும் இந்த தளம் காட்டும்  ஒவ்வொரு மொழிபெயர்ப்பிற்குமான மாடல் பகுப்பாய்வில் , குறிப்பிட்ட மொழிபெயர்ப்பில் எந்தெந்த மாடல்கள் உடன்பட்டன அல்லது வேறுபட்டன என்பதை நீங்கள் துல்லியமாகப் பார்க்க முடியும்.

ஒவ்வொரு மொழிபெயர்ப்பும் Qwen அல்லது DeepSeek மட்டுமே வழங்கக்கூடியதை விடப் பரந்த அளவிலான மாடல்களுடன் ஒப்பிடப்பட்டு சோதிக்கப்படுகிறது; இது உங்கள் உள்ளடக்கம் ஒரே ஒரு திசையில் மட்டுமே செல்வதை நிறுத்தும்போது என்ன நடக்கும் என்பதற்கான நேரடிப் பதிலாகும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்