Qwen vs DeepSeek: Hangi yapay zeka modeli daha iyi çeviri yapıyor?

>Tek bir genel kazanan olmasından ziyade, içeriği tek bir dil çifti yerine onlarca dil arasında çeviriyorsanız bu ayrım daha fazla önem taşır. 

Qwen ve DeepSeek Nedir?

Qwen, Alibaba'nın büyük dil modelleri ailesidir. Mevcut nesil, Ağustos 2026'da piyasaya sürülen Qwen3.8'dir: Qwen3.8-Max, 2,4 trilyon parametreli, kapalı ve yalnızca API üzerinden sunulan amiral gemisidir; Qwen3.8-27B ise birkaç gün sonra  Apache 2.0  lisansıyla yayınlanan ve self-host etmek isteyen ekipleri hedefleyen daha küçük, open-weight bir modeldir.

DeepSeek, çıkarım maliyetinin çok küçük bir kısmıyla öncü performansı yakalayan mixture-of-experts modelleriyle tanınan Çinli bir yapay zeka laboratuvarıdır. Mevcut nesli olan DeepSeek V4, Nisan 2026'da iki varyant halinde piyasaya sürüldü: V4 Pro (toplam 1,6 trilyon parametre, token başına yaklaşık 49 milyar aktif) kalite odaklı çalışmalar için, V4 Flash (toplam 284 milyar, yaklaşık 13 milyar aktif) ise gecikmeye duyarlı iş yükleri içindir. Her ikisi de  MIT lisanslı open weights olarak sunulmaktadır.

Qwen ve DeepSeek, yalnızca benchmark'larda değil, çeviride gerçekte nasıl karşılaştırılıyor?

Çoğu Qwen ve DeepSeek karşılaştırması genel amaçlı benchmark'ları (kodlama, matematik, muhakeme) referans alır. Bunların hiçbiri çeviri kalitesini doğrudan ölçmez ve her modeli farklı kaynak metinler üzerinde çalıştırmak, doğruluk farkını metnin kendisinin gerektirdiği şeylerden izole etmeyi imkansız hale getirir.

MachineTranslation.com'un son 28 gündeki kendi çeviri trafiği daha net bir yanıt sunuyor, çünkü her iki model de birebir aynı kaynak metni çevirdi. ‎98 dil çifti ve 12.000'den fazla eşleşen segment genelinde, DeepSeek 83 çiftte daha yüksek puan alırken; Qwen 15 çiftte daha yüksek puan aldı. Bunu hedef dilin İngilizce olduğu 27 çifte daralttığınızda aradaki fark keskin bir şekilde daralıyor: DeepSeek bunların %63'ünü (27'de 17), Qwen ise %37'sini (27'de 10) kazanıyor. İngilizcenin hedef dil olmadığı geri kalan 71 çiftte ise DeepSeek %92 (71'de 66) oranında kazanıyor.

Çeviri yönüne göre kazanma oranı (98 dil çifti, özdeş metin)

Eşleşen her bir segment genelindeki ağırlıklı ortalama, DeepSeek'i 10 üzerinden 9,13 ve Qwen'i 8,98 olarak belirliyor. Bu gerçek bir fark, ancak eşit şekilde dağılmamış; içeriğiniz birden fazla yönde ilerliyorsa bunu bilmek daha faydalı olacaktır. Bu, MachineTranslation.com'un yalnızca bu tek çift için değil,  tüm model karşılaştırma testleri genelinde kullandığı kafa kafaya yaklaşımın aynısıdır.

Toplu rakamlar bireysel test senaryolarında da geçerliliğini koruyor. Fransızca "Elle est directrice adjointe du département commercial" ifadesi test edildiğinde, DeepSeek ve Qwen aynı İngilizce çeviride birleşti: "deputy director of commercial department". Bu  canlı test sonucunu  doğrudan kontrol edebilirsiniz. ‎"as soon as possible" ifadesinin İspanyolcaya çevirisi test edildiğinde, DeepSeek "se haga" yerine "esté hecho" diyerek dört modelli konsensüsten ayrıldı; bu bir hata değil, süreç ile sonuca odaklanma arasındaki dilbilgisel ayrımı yansıtan  gerçek bir sapma vakasıdır .

Qwen neden özellikle İngilizceye çeviride daha iyi performans gösteriyor?

Veriler nedenini açıklamıyor, yalnızca nerede olduğunu gösteriyor. Qwen'in İngilizceye en güçlü olduğu çiftlerden bazıları Tamilce, Çince, Lehçe, İtalyanca ve İbranice olup; bunlar, model geliştiricilerinin genel olarak erişebildiği büyük ve iyi belgelenmiş İngilizce eğitim külliyatına sahip kaynak dillerdir. Bu tek yönün dışında, DeepSeek'in üstünlüğü neredeyse her yerde geçerliliğini koruyor: İngilizceden yapılan çevirilerde ve İngilizce dışındaki dil çiftleri arasında da durum aynı.

Bu durumun devre dışı bıraktığı şey, modellerden herhangi birini evrensel bir varsayılan olarak kabul etmektir. Ürün listelerini İspanyolcadan altı dile çeviren ve Çince bir destek talebini İngilizceye çevirirken gördüğü performans sıralamasının aynısını bekleyen bir ekip, yanlış yönden yanlış dersi çıkarıyor olacaktır; bu, lider modellerin ters yönde lider olanlarla aynı olmadığı MachineTranslation.com'un İspanyolcadan İngilizceye model analizinde ortaya çıkan asimetrinin aynısıdır.

Qwen ve DeepSeek ücretsiz ve açık kaynaklı mı?

Lisanslama her biri için farklı şekilde ayrılıyor. DeepSeek, hem V4 Pro hem de V4 Flash'ı mevcut en serbest açık kaynaklı lisanslardan biri olan MIT kapsamında lisanslamaktadır, bu nedenle her ikisini de herhangi bir kısıtlama olmaksızın kendi sunucunuzda barındırmak ücretsizdir. Qwen ise ikiye ayrılmış durumda: Qwen3.8-27B, Apache 2.0 kapsamında sunulur ve kendi sunucunuzda ücretsiz olarak barındırılabilir, ancak amiral gemisi Qwen3.8-Max kapalı kalır, yalnızca API üzerinden erişilebilir ve Alibaba'nın kendi özel lisansına tabidir.

Pratikte bu, DeepSeek tarafında her iki kalite seviyesinde de tamamen açık ağırlıklı, MIT lisanslı bir seçeneğin bulunduğu anlamına gelir. Qwen tarafında ise açık ağırlıklı modele geçmek, amiral gemisi modelden vazgeçmek anlamına gelir.

Qwen ve DeepSeek'i büyük ölçekte çalıştırmanın maliyeti nedir?

DeepSeek'in Mayıs 2026'daki kalıcı fiyat indiriminin ardından, şu anki yayınlanan API ücretleri V4 Pro için milyon çıktı token'ı başına $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 iken, gecikme süresi optimize edilmiş katmanı için V4 Flash daha düşük fiyatlandırılmıştır.

Barındırılan bir API kullanmak yerine her iki modelden birini kendi sunucusunda barındıran ekipler için maliyet karşılaştırması tamamen GPU altyapısına kayar ve token başına ücretten ziyade parametre sayısının ve aktif parametre verimliliğinin bir fonksiyonu haline gelir.

Modellerden herhangi biri yasal, tıbbi veya düzenlemeye tabi içerikler için yeterince güvenli mi?

Her iki model de çeviriye özel güvenlik sertifikaları yayınlamamaktadır ve genel amaçlı güvenlik kriterleri, düzenlemeye tabi içeriklerde önem taşıyan hata türlerini test etmez: yanlış çevrilmiş bir dozaj, değişen bir sorumluluk maddesi veya tutarsız bir hukuki terim. MachineTranslation.com'un kendi testleri, her iki modelin de genel kalite metriklerinde iyi puanlar almasına rağmen, modellerin farklı kapsamlara sahip farklı hukuki terimler  kullandığı durumlar da dahil olmak üzere, yasal ve tıbbi dilde modeller arasında tam olarak bu tür bir farklılaşma olduğunu tespit etmiştir.

Sözleşmeler, göçmenlik belgeleri veya klinik içerikler için bu durum, hangi modelin ürettiğine bakılmaksızın tek bir yapay zeka çıktısına doğrudan güvenmek yerine, her iki modelin de çıktısını bir insan doğrulama adımıyla  eşleştirmek gerektiğinin kanıtıdır.

Aynı anda birçok dile yerelleştirme yapıyorsanız bu ne anlama geliyor?

Tek bir dil çifti üzerine kurulu bir karşılaştırma, kırkıncı dil çifti hakkında size neredeyse hiçbir şey söylemez. Burada belgelenen İngilizceye/İngilizceden çeviri ayrımı, özellikle bu ölçekte test edildiği için 98 çiftlik bir örneklemde geçerliliğini korumuştur: Çoğu Qwen vs DeepSeek karşılaştırmasının çalıştırdığı tek bir İngilizceden İspanyolcaya testi, DeepSeek'i rahatça önde gösterecek ve Tamilce, Lehçe veya İbranice sürece dahil olduğunda ne olacağı hakkında hiçbir şey söylemeyecekti.

Büyük bir yerelleştirme programını varsayılan olarak tek bir modelin çıktısına kilitlememenin pratik gerekçesi de budur. MachineTranslation.com, her çeviride hem Qwen hem de DeepSeek'in yanı sıra 20'den fazla başka modeli çalıştırır ve bu modellerin en çok üzerinde uzlaştığı sürümü ortaya çıkarır; böylece 68 dildeki bir yayınlama, birinin ilk test ettiği tek bir çifti kazanan model hangisiyse ona bağlı kalmaz. Herhangi bir çeviride hangi modellerin uzlaştığını veya ayrıştığını, platformun her sonuç için gösterdiği çeviri başına model analizinde  tam olarak görebilirsiniz.

Her çeviri, Qwen veya DeepSeek'in tek başına sunabileceğinden daha geniş bir model yelpazesine karşı kontrol edilir; bu da içeriğiniz artık sadece tek bir yönde ilerlemediğinde ne olacağının doğrudan yanıtıdır.

Sıkça sorulan sorular