Claude vs. Qwen สำหรับการแปล: จุดที่แต่ละโมเดลนำไปสู่ในความเป็นจริง

ในเดือนกรกฎาคม 2025 Alibaba ได้เปิดตัว Qwen3-MT — โมเดลการแปลภาษาด้วยเครื่องที่สร้างขึ้นเพื่อการแปลโดยเฉพาะ ไม่ใช่ LLM สำหรับใช้งานทั่วไปที่ถูกนำมาปรับเปลี่ยนเพื่อการนี้ ได้รับการฝึกฝนด้วยโทเคนหลายภาษาและการแปลจำนวนหลายล้านล้านโทเคนด้วย reinforcement learning โดยรองรับ 92 ภาษา และทำคะแนน BLEU ได้ในระดับที่เทียบเคียงกับ GPT-4.1 และ Gemini 2.5 Pro บน WMT24 multilingual benchmark ในขณะที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4.1-mini และ Gemini 2.5 Flash ในชุดทดสอบภาษาจีน-อังกฤษ และภาษาอังกฤษ-เยอรมัน แหล่งที่มา: Alibaba Qwen, qwenlm.github.io, July 2025.

Claude ซึ่งพัฒนาโดย Anthropic ไม่มีเวอร์ชันเฉพาะสำหรับการแปล เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่อเนกประสงค์ที่รองรับการแปลภาษาควบคู่ไปกับการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ และการเขียน คุณภาพการแปลของมันมีความแข็งแกร่ง (ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วในคู่ภาษายุโรปจากการประเมินที่เป็นอิสระ) แต่ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อการแปลเหมือนอย่าง Qwen3-MT

ความไม่สมมาตรนี้เป็นตัวกำหนดการเปรียบเทียบในปี 2026 Qwen นำเสนอจุดเด่นที่แตกต่างกันสองประการ ได้แก่ Qwen LLM ทั่วไปที่ได้รับการฝึกฝนอย่างลึกซึ้งด้วยข้อมูลที่มีต้นกำเนิดจากจีน และโมเดลการแปลภาษาที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ Claude นำเสนอความเป็นเลิศที่ได้รับการบันทึกไว้ในด้านคุณภาพภาษาฝั่งยุโรปและความแม่นยำของน้ำเสียง การเข้าใจว่าแต่ละโมเดลนำไปสู่จุดใด หมายถึงการเข้าใจตระกูลภาษาและประเภทเนื้อหาที่ข้อได้เปรียบทางโครงสร้างของพวกมันแสดงออกมา

Qwen คืออะไร และมีอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้างตั้งแต่ปี 2025?

Qwen คือตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Alibaba Cloud โดยมีความโดดเด่นเป็นพิเศษในการประมวลผลภาษาจีนและภาษาเอเชีย ซึ่งสะท้อนถึงแหล่งที่มาของการฝึกฝนและบริบทของการนำไปใช้งานในเชิงพาณิชย์

ตระกูล Qwen ได้ขยายตัวอย่างมากตั้งแต่บทความต้นฉบับนี้ได้รับการเผยแพร่ ณ พฤษภาคม 2026:

Qwen 3.5 (มีนาคม 2026) — Qwen LLM สำหรับใช้งานทั่วไปในปัจจุบัน ซึ่งครอบคลุมขนาดพารามิเตอร์ตั้งแต่ 0.5B ไปจนถึงมากกว่า 397B ด้วยการฝึกฝนบน 20+ ล้านล้าน tokens พร้อมคลังคำศัพท์ภาษาจีนและความลึกซึ้งทาง semantic ที่ยอดเยี่ยม ทำให้เป็นผู้นำใน benchmarks ภาษาจีน ญี่ปุ่น และเกาหลี และถูกนำไปใช้งานใน 90,000+ องค์กร การวิเคราะห์ของนักพัฒนายืนยันว่า: ไม่มีโมเดล open-source ใดเทียบเท่ากับ Qwen ในการประมวลผลข้อความภาษาจีน ภาษาญี่ปุ่น และภาษาเกาหลี แหล่งที่มา: AI Magicx, มีนาคม 2026.

Qwen3-MT (กรกฎาคม 2025) — โมเดลเฉพาะทางด้านการแปลของ Alibaba ที่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Qwen3 ด้วยโครงสร้างหลักแบบ Mixture-of-Experts ที่มีน้ำหนักเบา ได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะสำหรับการแปลใน 92 ภาษาด้วย reinforcement learning โดยสามารถทำประสิทธิภาพในระดับที่แข่งขันได้กับ GPT-4.1 และ Gemini 2.5 Pro บน WMT24 multilingual benchmarks — ด้วย computational cost ที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ทำให้ Qwen เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ AI เพียงไม่กี่รายที่มีโมเดลที่สร้างขึ้นมาเพื่อการแปลโดยเฉพาะ แหล่งที่มา: Marktechpost, July 2025.

Qwen ที่ใช้ในระบบ SMART ของ MachineTranslation.com คือ Qwen LLM ทั่วไป โดยเฉพาะรุ่นย่อย Qwen 2.5 72B Instruct Turbo และ QwQ 32B ตามเอกสารระบบปี 2025 ของ Intento

ปัจจุบัน Claude อยู่ที่เวอร์ชัน Sonnet 4.6 และ Opus 4.6 (February 2026). Claude ไม่มีรุ่นที่ออกแบบมาสำหรับการแปลโดยเฉพาะ; ความสามารถในการแปลทั้งหมดมาจากการฝึกฝนเพื่อใช้งานทั่วไป Claude 4 ยังคงดำเนินตามแนวทางที่กำหนดโดย Claude 3.5 และ 3.7 — โดดเด่นในเรื่องคู่ภาษาฝั่งยุโรป ความแม่นยำของโทนเสียง และความเข้าใจบริบทสำหรับเนื้อหาระดับมืออาชีพ

Qwen มีความได้เปรียบเชิงโครงสร้างสำหรับการแปลในส่วนใดบ้าง?

ความได้เปรียบของ Qwen เป็นเรื่องเชิงโครงสร้างและหยั่งรากลึกอยู่ในต้นกำเนิดของการฝึกฝนโมเดล: เนื้อหาภาษาจีน ภาษาญี่ปุ่น และภาษาเกาหลี คือจุดที่แสดงให้เห็นถึงความลุ่มลึกของ Qwen ได้อย่างชัดเจนที่สุด

การประมวลผลภาษาจีน Qwen ได้รับการฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นโดย Alibaba โดยมีภาษาจีนเป็นภาษาหลักแทนที่จะเป็นภาษาสำรอง LLMs ที่มีต้นกำเนิดจากตะวันตกส่วนใหญ่ (รวมถึง Claude) ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก โดยมีการเพิ่มภาษาอื่นๆ เข้าไปด้วย คลังข้อมูลสำหรับฝึกฝนของ Qwen สะท้อนให้เห็นถึงความลุ่มลึกอย่างครบถ้วนของภาษาเขียนภาษาจีนในทุกระดับภาษา สาขาวิชา และยุคสมัยทางประวัติศาสตร์ สำหรับการแปลภาษาเชิงธุรกิจเป็นภาษาจีน การแปลภาษาจีนเป็นภาษาอังกฤษ และเนื้อหาภาษาจีนที่มีการใช้ถ้อยคำที่แฝงวัฒนธรรม ความลึกซึ้งในการฝึกฝนของ Qwen ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและลดความรู้สึกเหมือนเป็นงานแปลลง

ผลการประเมินในปี 2025 ของ Intento พบว่าภาษาจีนตัวย่อทำผลงานได้อย่างยอดเยี่ยม โดยตรวจไม่พบข้อผิดพลาดร้ายแรงหรือข้อผิดพลาดขั้นวิกฤตเลยในบรรดาโซลูชันที่ได้รับการประเมิน ซึ่งส่วนหนึ่งเป็นเพราะโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับภาษาจีนนั้นรวมถึงระบบที่มีการฝึกฝนภาษาจีนอย่างลึกซึ้ง Qwen3-MT ทำคะแนน BLEU ได้ในระดับนำโดยเฉพาะอย่างยิ่งในชุดทดสอบภาษาจีน-อังกฤษ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4.1-mini และ Gemini 2.5 Flash สำหรับคู่ภาษานี้ แหล่งที่มา: บล็อกอย่างเป็นทางการของ Qwen, กรกฎาคม 2025.

ภาษาญี่ปุ่นและภาษาเกาหลี.‎ กลุ่ม CJK (จีน, ญี่ปุ่น, เกาหลี) ในวงกว้างนำมาซึ่งความท้าทายในการแปลที่แตกต่างทางโครงสร้างจากภาษายุโรป — ระบบการเขียนที่แตกต่างกัน ลำดับคำที่แตกต่างกัน ระบบคำยกย่องและระดับภาษาที่แตกต่างกัน การฝึกฝนของ Qwen รวมถึงการครอบคลุมภาษาญี่ปุ่นและภาษาเกาหลีอย่างลึกซึ้ง ควบคู่ไปกับภาษาจีน สำหรับทีมผู้พัฒนาที่สร้างผลิตภัณฑ์หลายภาษาที่มุ่งเป้าไปยังตลาดเอเชีย ประสิทธิภาพ CJK ของ Qwen หมายถึงการแก้ไขหลังการแปลที่น้อยลงในคู่ภาษาที่มีความท้าทายทางโครงสร้างมากที่สุด

การเข้าถึงแบบโอเพนซอร์สและต้นทุน โมเดล open-weight ของ Qwen สามารถนำไปติดตั้งใช้งานภายในเครื่องหรือบนโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดเองได้ สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรที่จัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (เช่น องค์กรที่แปลเอกสารลับ ประวัติการรักษาพยาบาล หรือเนื้อหาทางธุรกิจที่เป็นกรรมสิทธิ์) มีทางเลือกในการรัน Qwen ภายในสภาพแวดล้อมของตนเองทั้งหมด โดยที่ข้อมูลจะไม่หลุดออกนอกโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง Claude เป็นโมเดล closed-source ที่ให้บริการผ่าน API เท่านั้น; ไม่มีตัวเลือก self-hosted

การฝึกอบรมเฉพาะด้านการแปลด้วย Qwen3-MT.‎ การมีอยู่ของโมเดลการแปลที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะทำให้ Qwen มีตัวเลือกที่ Claude ไม่มีให้ นั่นคือโมเดลที่ทุกการตัดสินใจในการฝึกฝนถูกกำหนดขึ้นมาเพื่อคุณภาพการแปลโดยเฉพาะ แทนที่จะเป็นความสามารถในการใช้งานทั่วไป สำหรับทีมที่สร้างเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการแปลเป็นหลัก แนวทางการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) ของ Qwen3-MT (ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพโดยตรงเพื่อความถูกต้องแม่นยำในการแปล แทนที่จะเป็นคุณภาพภาษาโดยทั่วไป) สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอมากขึ้นสำหรับเนื้อหาระดับมืออาชีพที่เป็นมาตรฐาน

Claude มีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างสำหรับการแปลในด้านใดบ้าง?

ข้อได้เปรียบของ Claude อยู่ที่คุณภาพของภาษายุโรป ความแม่นยำของโทนเสียงและระดับภาษา รวมถึงประสิทธิภาพที่ได้รับการบันทึกไว้ในเนื้อหาทางวิชาชีพและวรรณกรรม

คู่ภาษายุโรป Claude (Opus 4 and Sonnet 3.7) ปรากฏอยู่ในหมวดหมู่ best สำหรับภาษาอังกฤษเป็นภาษาเยอรมัน, ภาษาอังกฤษเป็นภาษาอิตาลี, ภาษาอังกฤษเป็นภาษาดัตช์, ภาษาอังกฤษเป็นภาษาฝรั่งเศส และภาษาอังกฤษเป็นภาษาอาหรับ ในการประเมิน LQA โดยมนุษย์ของ Intento ประจำปี 2025 นี่คือการประเมินผลที่เป็นอิสระและให้คะแนนโดยมนุษย์ — ไม่ใช่ benchmarks ที่รายงานโดยตนเอง Qwen ไม่ได้อยู่ในกลุ่มระดับแนวหน้าสำหรับคู่ภาษายุโรปในการประเมินเดียวกัน สำหรับเนื้อหาระดับมืออาชีพของยุโรป ประวัติผลงานของ Claude มีความแข็งแกร่งกว่าในการประเมินที่เป็นอิสระต่างๆ 

ความแม่นยำของน้ำเสียงและระดับภาษา การฝึกฝนของ Claude ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับความเทียบเท่าทางภาษาธรรมชาติและความเที่ยงตรงของน้ำเสียง การทดสอบอิสระจำนวน 200 ประโยคที่จัดทำโดย AI Tool Clash (February 2026) พบว่า Claude ได้คะแนนรวม 8.3/10 เทียบกับ ChatGPT ที่ได้ 7.9 โดยมีข้อผิดพลาดในการแปลสำนวนตรงตัวน้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัด (8% vs 34%) และสามารถรักษาน้ำเสียงและระดับภาษาเชิงวรรณกรรมได้ดีกว่า แม้ว่าการเปรียบเทียบนี้จะเป็นการเปรียบเทียบระหว่าง Claude กับ ChatGPT แทนที่จะเป็น Claude กับ Qwen โดยตรง แต่มันก็สะท้อนให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่ได้รับการบันทึกไว้ของ Claude ในด้านความเข้าใจบริบทสำหรับเนื้อหาที่น้ำเสียงไม่ใช่เรื่องรอง 

เนื้อหาที่เป็นมืออาชีพและเป็นทางการในบริบทตะวันตก สำหรับเนื้อหาที่ระดับภาษาทางธุรกิจแบบตะวันตก ความเป็นทางการทางกฎหมาย หรือบริบททางวัฒนธรรมยุโรปมีความสำคัญ (สัญญาในภาษาเยอรมัน เนื้อหาการตลาดสำหรับกลุ่มเป้าหมายชาวฝรั่งเศส การสื่อสารในองค์กรเป็นภาษาอิตาลี) การฝึกฝนที่มีต้นกำเนิดจากตะวันตกของ Claude ช่วยให้มีบริบททางวัฒนธรรมที่ลึกซึ้งซึ่ง Qwen ไม่ได้ให้ความสำคัญเป็นอันดับแรก

ความสอดคล้องของเอกสารยาวในแง่ของโทนเสียงเนื้อหา context window ขนาด 200K-token ของ Claude Sonnet 4.6 และ beta window ขนาด 1M-token ของ Claude Opus 4.6 ช่วยให้สามารถประมวลผลเอกสารทั้งฉบับได้โดยไม่ต้องทำ chunking สำหรับเนื้อหาประเภทการเล่าเรื่อง แคมเปญการตลาด หรือรายงานขนาดยาวที่ต้องรักษาน้ำเสียงที่สอดคล้องกันตลอดทั้งเอกสาร การจัดการบริบทของ Claude สามารถรักษาความสอดคล้องของระดับภาษาและโทนเสียงให้อยู่ในระดับที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบระดับมืออาชีพ

โมเดลเหล่านี้มีข้อเปรียบเทียบอย่างไรสำหรับเนื้อหาเฉพาะแต่ละประเภท?

รูปแบบที่พบในเนื้อหาประเภทต่างๆ สะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างในโครงสร้างการฝึกฝนโมเดล: Qwen สำหรับภาษาเอเชียและการปรับใช้สำหรับการแปลโดยเฉพาะ, Claude สำหรับคุณภาพภาษาฝั่งยุโรปและเนื้อหาที่ต้องอาศัยความแม่นยำของน้ำเสียง สำหรับเนื้อหาที่ไม่ได้อยู่ในขั้วใดขั้วหนึ่ง (การสื่อสารระดับมืออาชีพทั่วไปในภาษาที่มีทรัพยากรสูง) ความแตกต่างระหว่างทั้งสองส่งผลกระทบน้อยกว่าความแตกต่างระหว่างโมเดลใดโมเดลหนึ่งกับผลลัพธ์ที่ผ่านการตรวจสอบและเห็นพ้องต้องกัน

ควรใช้อะไรเมื่อทั้งสองเป็นส่วนหนึ่งของระบบเดียวกัน

ทั้ง Qwen และ Claude เป็นหนึ่งใน 22 โมเดลในระบบ SMART ของ MachineTranslation.com SMART รันทั้ง 22 ตัวพร้อมกัน (รวมถึงทั้ง Qwen (Qwen 2.5 72B Instruct Turbo, QwQ 32B) และ Claude (ระดับที่เทียบเท่า Sonnet 4.6)) และส่งคืนผลลัพธ์ที่เสียงส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกัน ควบคู่ไปกับคะแนนคุณภาพการแปล (Translation Quality Score)

สำหรับเนื้อหาภาษาจีนเป็นอังกฤษหรืออังกฤษเป็นจีนโดยเฉพาะ ระบบ SMART จะรวมความลึกซึ้งด้าน CJK ของ Qwen เข้ากับความเข้าใจด้านน้ำเสียงของ Claude, คลังข้อมูลภาษาจีนที่กว้างขวางของ Google และโมเดลอื่นๆ อีก 19 โมเดล เมื่อผลลัพธ์ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยภาษาจีนของ Qwen สอดคล้องกับการตีความตามบริบทของ Claude ต่อข้อความเดียวกัน ความสอดคล้องกันดังกล่าวถือเป็นสัญญาณบ่งชี้คุณภาพที่ชัดเจน เมื่อพวกมันมีความเห็นต่างกัน (ซึ่งมีโอกาสเกิดขึ้นมากกว่าในข้อความที่กำกวมหรือเนื้อหาที่มีบริบททางวัฒนธรรมแฝงอยู่ เมื่อเทียบกับข้อความมาตรฐานที่ชัดเจน) MachineTranslation.com จะเผยให้เห็นถึงความไม่แน่นอนนั้น แทนที่จะส่งมอบคำตอบที่ผิดอย่างมั่นใจ

ในการทดสอบเปรียบเทียบมาตรฐานภายในของ MachineTranslation.com โมเดลชั้นนำแต่ละโมเดล ซึ่งรวมถึง Claude และ Qwen ทำคะแนนคุณภาพการแปลได้ถึง 93–94 จาก 100 คะแนน ฉันทามติจาก 22 โมเดลสูงถึง 98.5/100.

สำหรับเนื้อหาที่มีความสำคัญสูง (การยื่นเอกสารทางกฎหมาย, เอกสารทางคลินิก, เอกสารที่อยู่ภายใต้การควบคุมดูแล) Human Verification จะส่งต่อฉันทามตินี้ไปยังผู้ตรวจสอบมืออาชีพที่ได้รับการรับรองภายในแพลตฟอร์มเดียวกัน รับประกันความแม่นยำ 100%

แปลด้วย Qwen, Claude และโมเดลอื่นๆ อีก 20 โมเดลที่ MachineTranslation.com — ฟรี ไม่ต้องลงทะเบียน

คำถามที่พบบ่อย

1. Qwen ดีกว่า Claude สำหรับการแปลภาษาจีนหรือไม่?

สำหรับการแปลภาษาจีนเป็นอังกฤษและอังกฤษเป็นจีน Qwen มีข้อได้เปรียบทางโครงสร้าง: มันถูกฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นด้วยข้อมูลภาษาจีนโดย Alibaba โดยมีภาษาจีนเป็นภาษาหลักในการฝึกฝนแทนที่จะเป็นภาษารอง Alibaba ยังได้เปิดตัว Qwen3-MT ใน July 2025 — โมเดลเฉพาะทางด้านการแปลที่ทำคะแนน BLEU ได้ในระดับนำในชุดทดสอบภาษาจีน-อังกฤษ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4.1-mini และ Gemini 2.5 Flash สำหรับการแปลภาษาจีนโดยเฉพาะ Qwen เป็นตัวเลือกที่ได้รับการบันทึกว่าแข็งแกร่งกว่า

2. Claude ดีกว่า Qwen สำหรับภาษายุโรปหรือไม่?

ใช่ จากการประเมินที่เป็นอิสระ Claude Opus 4 และ Sonnet 3.7 ปรากฏอยู่ในกลุ่มระดับแนวหน้าปี 2025 ของ Intento สำหรับการแปลภาษาอังกฤษเป็นภาษาเยอรมัน อิตาลี ดัตช์ และฝรั่งเศส ในการประเมิน LQA โดยมนุษย์ Qwen ไม่ปรากฏอยู่ในกลุ่มอันดับต้นๆ สำหรับคู่ภาษายุโรปในการประเมินเดียวกัน สำหรับเนื้อหาทางวิชาชีพของยุโรปที่ระดับภาษาและโทนเสียงมีความสำคัญ สถานะการประเมินที่เป็นอิสระของ Claude นั้นแข็งแกร่งกว่า

3. Qwen3-MT คืออะไร?

Qwen3-MT (qwen-mt-turbo) คือโมเดลการแปลภาษาด้วยเครื่องที่เปิดตัวโดย Alibaba ใน July 2025 ซึ่งสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Qwen3 แตกต่างจาก LLMs ทั่วไป มันได้รับการออกแบบและฝึกฝนมาโดยเฉพาะสำหรับการแปล — โดยใช้ backbone แบบ Mixture-of-Experts ที่มีน้ำหนักเบา และ reinforcement learning ที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อความเที่ยงตรงในการแปล รองรับ 92 ภาษา ให้ประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้กับ GPT-4.1 และ Gemini 2.5 Pro บน benchmarks WMT24 และมีตัวเลือกการปรับแต่งขั้นสูง รวมถึง terminology intervention และ domain prompts.

4. สามารถรัน Qwen ในเครื่องเพื่อการแปลข้อมูลที่เป็นความลับได้หรือไม่?

ได้ open-weight models ของ Qwen สามารถนำไปติดตั้งใช้งานบน local infrastructure ได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยัง external APIs สิ่งนี้ทำให้ Qwen เป็นทางเลือกสำหรับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านอธิปไตยของข้อมูลที่เข้มงวด — ผู้ให้บริการทางการแพทย์ ทีมกฎหมาย และสถาบันการเงินที่แปลเอกสารที่เป็นความลับ Claude เป็นโมเดล closed-source แบบ API-only ที่ไม่มีตัวเลือก self-hosted

5. ตัวไหนดีกว่ากันสำหรับการแปลภาษาญี่ปุ่นและภาษาเกาหลี?

Qwen การวิเคราะห์ของนักพัฒนาชี้ให้เห็นอย่างต่อเนื่องว่า Qwen เป็น open model ที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับการประมวลผล CJK (จีน, ญี่ปุ่น, เกาหลี) ความลึกในการเทรนด้านภาษาเอเชียสะท้อนให้เห็นถึงบริบทการปรับใช้ในเชิงพาณิชย์ของ Alibaba ในองค์กรกว่า 90,000+ แห่งในตลาดเอเชีย ไม่มีโมเดลโอเพนซอร์สจากฝั่งตะวันตกรุ่นใดที่ทัดเทียมกับ Qwen ในการประมวลผลข้อความ CJK ในเกณฑ์มาตรฐานปัจจุบัน

6. ทั้ง Qwen และ Claude มีให้บริการบน MachineTranslation.com หรือไม่?

ใช่ ทั้งสองเป็นหนึ่งใน 22 โมเดลในระบบ SMART ของ MachineTranslation.com ทุกการแปล SMART จะรัน Qwen, Claude และโมเดลอื่นๆ อีก 20 โมเดลพร้อมกัน โดยจะส่งคืนผลลัพธ์ที่เสียงส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกัน สำหรับเนื้อหาภาษาจีนโดยเฉพาะแล้ว การมีทั้งความลึกซึ้งด้าน CJK ของ Qwen และความเข้าใจบริบทของ Claude ในฉันทามติเดียวกันนั้นมีคุณค่าเป็นอย่างยิ่ง

7. โมเดลทั้งสองมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรบ้างตั้งแต่การเปรียบเทียบครั้งแรก (Claude 3.7 vs Qwen 2.5)?

Claude ได้พัฒนาไปสู่ Sonnet 4.6 และ Opus 4.6 (February 2026) โดยมีการปรับปรุงในด้านการปฏิบัติตามคำสั่ง การให้เหตุผล และความสามารถในการรองรับหลายภาษา Qwen ได้พัฒนาไปสู่ Qwen 3.5 (March 2026) สำหรับโมเดลทั่วไป และยังได้เปิดตัว Qwen3-MT (July 2025) — โมเดลสำหรับการแปลโดยเฉพาะที่ยังไม่มีอยู่ในตอนที่ทำการเปรียบเทียบครั้งแรก ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างที่แต่ละโมเดลมี (Qwen สำหรับ CJK, Claude สำหรับภาษายุโรป) ยังคงมีความสม่ำเสมอในทุกรุ่น