Qwen vs DeepSeek: โมเดล AI ไหนแปลภาษาได้ดีกว่ากัน?

เมื่อรันเซกเมนต์การแปลเดียวกันจำนวน 12,000 เซกเมนต์ผ่าน Qwen และ DeepSeek พบว่า DeepSeek ชนะในคู่ภาษาส่วนใหญ่ แต่นั่นไม่ใช่เรื่องราวทั้งหมด เมื่อแยกผลลัพธ์ตามทิศทางการแปล จะพบรูปแบบเฉพาะตัวที่ชัดเจน: Qwen สามารถลดช่องว่างลงได้เกือบทั้งหมด และบางครั้งก็เป็นฝ่ายนำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อภาษาปลายทางคือภาษาอังกฤษ เมื่อแปลจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาอื่น DeepSeek ชนะเกือบทุกครั้ง

การแบ่งผลลัพธ์ลักษณะนี้มีความสำคัญมากกว่าผู้ชนะโดยรวมเพียงหนึ่งเดียว หากคุณกำลังแปลเนื้อหาในหลายสิบภาษาแทนที่จะเป็นคู่ภาษาเดียว 

Qwen และ DeepSeek คืออะไร?

Qwen คือตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Alibaba เจเนอเรชันปัจจุบันคือ Qwen3.8 ซึ่งเปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2026: Qwen3.8-Max คือโมเดลเรือธงระบบปิดที่ให้บริการผ่าน API เท่านั้น โดยมีพารามิเตอร์ขนาด 2.4 ล้านล้านพารามิเตอร์ ในขณะที่ Qwen3.8-27B เป็นโมเดลแบบ open-weight ที่มีขนาดเล็กกว่า ซึ่งเปิดตัวภายใต้ Apache 2.0 ในอีกไม่กี่วันต่อมา โดยมุ่งเป้าไปที่ทีมที่ต้องการโฮสต์ระบบด้วยตนเอง

DeepSeek คือห้องปฏิบัติการ AI ของจีนที่ขึ้นชื่อเรื่องโมเดลแบบ mixture-of-experts ซึ่งให้ประสิทธิภาพเทียบเท่าระดับแถวหน้าโดยมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเพียงเสี้ยวเดียว เจเนอเรชันปัจจุบันคือ DeepSeek V4 ซึ่งเปิดตัวในเดือนเมษายน 2026 โดยมีสองเวอร์ชันย่อย: V4 Pro (พารามิเตอร์ทั้งหมด 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์, ทำงานจริงประมาณ 4.9 หมื่นล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น) สำหรับงานที่เน้นคุณภาพ และ V4 Flash (พารามิเตอร์ทั้งหมด 2.84 แสนล้านพารามิเตอร์, ทำงานจริงประมาณ 1.3 หมื่นล้านพารามิเตอร์) สำหรับงานที่อ่อนไหวต่อความหน่วง ทั้งสองโมเดลเปิดตัวในรูปแบบ open weights ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT.

แล้วประสิทธิภาพการแปลภาษาของ Qwen และ DeepSeek เมื่อเปรียบเทียบกันในการใช้งานจริงที่ไม่ใช่แค่บนเบนช์มาร์กเป็นอย่างไร?

การเปรียบเทียบระหว่าง Qwen กับ DeepSeek ส่วนใหญ่มักจะอ้างอิงเบนช์มาร์กอเนกประสงค์ เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการใช้เหตุผล ไม่มีสิ่งเหล่านี้ที่วัดคุณภาพการแปลโดยตรง และการทดสอบแต่ละโมเดลด้วยข้อความต้นฉบับที่แตกต่างกัน ทำให้ไม่สามารถแยกแยะช่องว่างความแม่นยำจากความต้องการของตัวข้อความเองได้

ปริมาณการใช้งานการแปลของ MachineTranslation.com เองในช่วง 28 วันที่ผ่านมาให้คำตอบที่ชัดเจนกว่า เนื่องจากทั้งสองโมเดลแปลข้อความต้นฉบับที่เหมือนกันทุกประการ ในคู่ภาษา 98 คู่และเซกเมนต์ที่ตรงกันมากกว่า 12,000 เซกเมนต์ DeepSeek ได้คะแนนสูงกว่าใน 83 คู่ ขณะที่ Qwen ได้คะแนนสูงกว่าใน 15 คู่ เมื่อจำกัดวงให้แคบลงเหลือเพียง 27 คู่ภาษาที่ภาษาปลายทางเป็นภาษาอังกฤษ ช่องว่างดังกล่าวจะลดลงอย่างเห็นได้ชัด: DeepSeek ชนะ 63% (17 จาก 27 คู่) ส่วน Qwen ชนะ 37% (10 จาก 27 คู่) ในคู่ภาษาที่เหลืออีก 71 คู่ ซึ่งภาษาอังกฤษไม่ใช่ภาษาปลายทาง DeepSeek ชนะ 92% (66 จาก 71 คู่)

อัตราการชนะตามทิศทางการแปล (98 คู่ภาษา, ข้อความเดียวกัน)

คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในทุกเซกเมนต์ที่ตรงกันทำให้ DeepSeek อยู่ที่ 9.13 จาก 10 คะแนน และ Qwen อยู่ที่ 8.98 คะแนน นั่นคือช่องว่างที่เกิดขึ้นจริง แต่การกระจายตัวของมันไม่เท่ากัน ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์อย่างยิ่งหากเนื้อหาของคุณต้องแปลไปในหลายทิศทาง นี่คือแนวทางการเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวแบบเดียวกับที่ MachineTranslation.com ใช้ในการ ทดสอบเปรียบเทียบโมเดลทั้งหมด ไม่ใช่แค่สำหรับคู่ภาษานี้คู่เดียวเท่านั้น

ตัวเลขรวมเหล่านี้ยังสอดคล้องกับกรณีทดสอบแต่ละกรณีด้วยเช่นกัน จากการทดสอบวลีภาษาฝรั่งเศส "Elle est directrice adjointe du département commercial" ทั้ง DeepSeek และ Qwen ต่างได้ผลลัพธ์การแปลเป็นภาษาอังกฤษแบบเดียวกันคือ "deputy director of commercial department" คุณสามารถตรวจสอบ ผลการทดสอบสด นี้ได้โดยตรง จากการทดสอบคำว่า "as soon as possible" แปลเป็นภาษาสเปน DeepSeek แตกต่างไปจากฉันทามติของทั้งสี่โมเดลโดยใช้คำว่า "esté hecho" แทนที่จะเป็น "se haga" ซึ่งเป็น กรณีของความแตกต่างที่เกิดขึ้นจริง ที่สะท้อนถึงความแตกต่างทางไวยากรณ์ระหว่างกระบวนการและผลลัพธ์ ไม่ใช่ข้อผิดพลาด

เหตุใด Qwen จึงแปลเป็นภาษาอังกฤษได้ดีกว่าเป็นพิเศษ?

ข้อมูลไม่ได้อธิบายว่าเพราะอะไร แต่อธิบายว่าที่ใด คู่ภาษาที่แปลเป็นภาษาอังกฤษที่แข็งแกร่งที่สุดบางส่วนของ Qwen ได้แก่ ภาษาทมิฬ, ภาษาจีน, ภาษาโปแลนด์, ภาษาอิตาลี และภาษาฮีบรู ซึ่งเป็นภาษาต้นทางที่มีคลังข้อมูลการฝึกอบรมภาษาอังกฤษขนาดใหญ่และมีข้อมูลครบถ้วน ซึ่งโดยทั่วไปแล้วผู้สร้างโมเดลสามารถเข้าถึงได้ นอกเหนือจากทิศทางเดียวนั้น ความได้เปรียบของ DeepSeek ยังคงอยู่เกือบทุกแห่ง: ทั้งการแปลออกจากภาษาอังกฤษ และระหว่างคู่ภาษาที่ไม่มีภาษาอังกฤษเช่นเดียวกัน

สิ่งที่เรื่องนี้คัดออกไปคือการปฏิบัติต่อโมเดลใดโมเดลหนึ่งเสมือนเป็นค่าเริ่มต้นที่เป็นสากล ทีมที่แปลรายการสินค้าจากภาษาสเปนเป็นหกภาษา และคาดหวังว่าจะได้อันดับประสิทธิภาพแบบเดียวกับที่เห็นจากการแปลตั๋วสนับสนุนภาษาจีนเป็นภาษาอังกฤษ จะเป็นการนำบทเรียนที่ผิดไปใช้จากทิศทางที่ผิด ซึ่งเป็นความไม่สมมาตรแบบเดียวกับที่ปรากฏในรายละเอียดข้อมูลโมเดล ภาษาสเปนเป็นภาษาอังกฤษ ของ MachineTranslation.com ที่ซึ่งโมเดลชั้นนำไม่ใช่โมเดลเดียวกันกับที่เป็นผู้นำในทิศทางตรงกันข้าม

Qwen และ DeepSeek เป็นซอฟต์แวร์ฟรีและโอเพนซอร์สหรือไม่?

การให้ใบอนุญาตของแต่ละโมเดลนั้นแบ่งออกแตกต่างกันไป DeepSeek ให้ใบอนุญาตทั้ง V4 Pro และ V4 Flash ภายใต้สิทธิ์ MIT ซึ่งเป็นหนึ่งในข้อกำหนดโอเพนซอร์สที่ผ่อนปรนที่สุดเท่าที่มีอยู่ ดังนั้นทั้งสองโมเดลจึงสามารถโฮสต์ด้วยตนเองได้ฟรีโดยไม่มีข้อจำกัด Qwen นั้นถูกแบ่งออกเป็น: Qwen3.8-27B เผยแพร่ภายใต้ Apache 2.0 และโฮสต์ด้วยตนเองได้ฟรี แต่รุ่นเรือธงอย่าง Qwen3.8-Max ยังคงเป็นแบบปิด (closed), ให้บริการผ่าน API เท่านั้น และอยู่ภายใต้ใบอนุญาตเฉพาะของ Alibaba เอง

ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่ามีตัวเลือกที่เป็นแบบ open-weight อย่างสมบูรณ์และได้รับสิทธิ์การใช้ MIT อยู่ในฝั่งของ DeepSeek ในทั้งสองระดับคุณภาพ ในส่วนของ Qwen การเลือกใช้แบบ open-weight หมายถึงการต้องยอมสละโมเดลรุ่นเรือธงไป

ค่าใช้จ่ายในการรัน Qwen และ DeepSeek ในระดับสเกลใหญ่อยู่ที่เท่าใด?

หลังจากการปรับลดราคาถาวรของ DeepSeek ในเดือนพฤษภาคม 2026 อัตราค่าบริการ API ปัจจุบันที่ประกาศไว้คือ $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 ต่อหนึ่งล้าน output token สำหรับ V4 Pro โดยที่ V4 Flash มีราคาต่ำกว่าสำหรับระดับที่ปรับแต่งมาเพื่อความหน่วงต่ำ (latency-optimized)

สำหรับทีมที่โฮสต์โมเดลทั้งสองด้วยตนเองแทนที่จะใช้ API แบบโฮสต์ การเปรียบเทียบต้นทุนจะเปลี่ยนไปที่โครงสร้างพื้นฐาน GPU ทั้งหมด และกลายเป็นฟังก์ชันของจำนวนพารามิเตอร์และประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ (active-parameter) แทนที่จะเป็นอัตราต่อท็อกเก็น

โมเดลใดโมเดลหนึ่งปลอดภัยเพียงพอสำหรับเนื้อหาด้านกฎหมาย การแพทย์ หรือเนื้อหาที่มีการควบคุมดูแลหรือไม่?

ไม่มีโมเดลใดที่เผยแพร่ใบรับรองความปลอดภัยเฉพาะด้านการแปล และเกณฑ์มาตรฐานความปลอดภัยทั่วไปก็ไม่ได้ทดสอบรูปแบบความล้มเหลวที่มีความสำคัญในเนื้อหาที่มีการควบคุมดูแล เช่น การแปลปริมาณยาผิดพลาด ข้อสัญญาความรับผิดที่คลาดเคลื่อน หรือคำศัพท์ทางกฎหมายที่ไม่สอดคล้องกัน การทดสอบของ MachineTranslation.com เองพบความแตกต่างในลักษณะนี้ระหว่างโมเดลต่างๆ ในภาษาทางกฎหมายและการแพทย์ รวมถึงกรณีที่โมเดลใช้ ศัพท์กฎหมายที่แตกต่างกันโดยมีขอบเขตที่แตกต่างกัน  แม้ว่าทั้งคู่จะทำคะแนนได้ดีในเกณฑ์ชี้วัดคุณภาพทั่วไปก็ตาม

สำหรับสัญญา เอกสารการตรวจคนเข้าเมือง หรือเนื้อหาทางคลินิก นั่นจึงเป็นเหตุผลในการจับคู่ผลลัพธ์ของโมเดลใดโมเดลหนึ่งเข้ากับ ขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์  แทนที่จะเชื่อถือผลลัพธ์ของ AI เพียงอย่างเดียวโดยดูจากภายนอก ไม่ว่าโมเดลใดจะเป็นผู้สร้างผลลัพธ์นั้นก็ตาม

สิ่งนี้มีความหมายอย่างไรหากคุณกำลังแปลเป็นภาษาท้องถิ่น (localize) หลายภาษาพร้อมกัน?

การเปรียบเทียบที่อิงตามคู่ภาษาเพียงคู่เดียวแทบจะไม่ได้บอกอะไรคุณเลยเกี่ยวกับคู่ภาษาที่สี่สิบ การแบ่งกลุ่มแบบแปลเข้าภาษาอังกฤษ/แปลออกจากภาษาอังกฤษที่บันทึกไว้ในที่นี้ สอดคล้องกับกลุ่มตัวอย่าง 98 คู่ภาษาโดยเฉพาะ เนื่องจากได้รับการทดสอบในสเกลระดับนั้น หากเป็นเพียงการทดสอบภาษาอังกฤษเป็นภาษาสเปนคู่เดียว ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบระหว่าง Qwen กับ DeepSeek ส่วนใหญ่ที่ทำกัน ก็จะแสดงให้เห็นว่า DeepSeek นำหน้าอย่างสบายๆ และไม่ได้บอกอะไรเลยเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อมีภาษาทมิฬ โปแลนด์ หรือฮีบรูเข้ามาในกระบวนการ

นั่นคือข้อโต้แย้งในทางปฏิบัติสำหรับการไม่ผูกมัดโปรแกรมการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นขนาดใหญ่ไว้กับผลลัพธ์ของโมเดลใดโมเดลหนึ่งโดยเป็นค่าเริ่มต้น MachineTranslation.com รันทั้ง Qwen และ DeepSeek ควบคู่ไปกับโมเดลอื่นๆ อีกกว่า 20 โมเดลในทุกๆ การแปล และดึงเวอร์ชันที่โมเดลเหล่านั้นเห็นพ้องตรงกันมากที่สุดขึ้นมาแสดง ดังนั้นการแปลใน 68 ภาษาจึงไม่ต้องขึ้นอยู่กับว่าโมเดลใดบังเอิญชนะในคู่ภาษาเดียวที่มีคนนำไปทดสอบก่อนหน้านั้น คุณสามารถดูได้อย่างชัดเจนว่าโมเดลใดมีความเห็นตรงกันหรือแตกต่างกันในการแปลแต่ละครั้งในส่วน รายละเอียดโมเดลต่อการแปล ที่แพลตฟอร์มแสดงให้เห็นในทุกผลลัพธ์

ทุกการแปลจะได้รับการตรวจสอบกับโมเดลที่หลากหลายกว่าที่ Qwen หรือ DeepSeek เพียงอย่างเดียวจะสามารถมอบให้ได้ ซึ่งเป็นคำตอบโดยตรงสำหรับสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อเนื้อหาของคุณไม่ได้เคลื่อนไปในทิศทางเดียวอีกต่อไป

คำถามที่พบบ่อย