Qwen проти DeepSeek: Яка модель ШІ перекладає краще?

Пропустіть ті самі 12,000 сегментів перекладу через Qwen та DeepSeek, і DeepSeek виграє у більшості мовних пар. Але це ще не вся історія. Розділіть результати за напрямками, і з'явиться певна закономірність: Qwen скорочує більшу частину розриву, а іноді й виривається вперед, особливо коли цільовою мовою є англійська. При перекладі з англійської на будь-яку іншу мову DeepSeek перемагає майже щоразу.

Цей поділ має більше значення, ніж один загальний переможець, якщо ви перекладаєте контент десятками мов, а не однією мовною парою. 

Що таке Qwen та DeepSeek?

Qwen — це сімейство великих мовних моделей від Alibaba. Поточне покоління — Qwen3.8, випущене в серпні 2026: Qwen3.8-Max — це закритий флагман, доступний лише через API, із 2.4 трильйонами параметрів, тоді як Qwen3.8-27B — це менша модель із відкритими вагами, випущена під Apache 2.0 кілька днів по тому і призначена для команд, які прагнуть хостити її самостійно.

DeepSeek — це китайська ШІ-лабораторія, відома своїми моделями суміші експертів, які забезпечують передову продуктивність за значно нижчої вартості інференсу. Його поточне покоління, DeepSeek V4, було запущено у квітні 2026 у двох варіантах: V4 Pro (загалом 1.6 трильйона параметрів, близько 49 мільярдів активних на токен) для завдань, де пріоритетом є якість, і V4 Flash (загалом 284 мільярди, близько 13 мільярдів активних) для робочих навантажень, чутливих до затримки. Обидві моделі постачаються як відкриті ваги під ліцензією MIT.

Як насправді Qwen та DeepSeek показують себе у перекладі, а не лише в бенчмарках?

Більшість порівнянь Qwen та DeepSeek посилаються на бенчмарки загального призначення: кодування, математика, міркування. Жоден із них не вимірює якість перекладу безпосередньо, а запуск кожної моделі на різному вихідному тексті унеможливлює відокремлення будь-якої різниці в точності від вимог самого тексту.

Власний трафік перекладів MachineTranslation.com за останні 28 днів дає чіткішу відповідь, оскільки обидві моделі перекладали ідентичний вихідний текст. У 98 мовних парах і понад 12,000 зіставлених сегментах DeepSeek отримав вищий бал у 83 парах; Qwen отримав вищий бал у 15. Якщо звузити це коло до 27 пар, де цільовою мовою є англійська, розрив різко скорочується: DeepSeek перемагає у 63% з них (17 з 27), Qwen перемагає у 37% (10 з 27). У решті 71 пари, де англійська не є цільовою мовою, DeepSeek перемагає у 92% (66 з 71).

Частка перемог за напрямком перекладу (98 мовних пар, ідентичний текст)

Середньозважена оцінка по кожному зіставленому сегменту становить 9.13 з 10 для DeepSeek і 8.98 для Qwen. Це реальний розрив, але він розподілений нерівномірно, що є більш корисною інформацією, якщо ваш контент перекладається в кількох напрямках. Це той самий підхід безпосереднього порівняння, який MachineTranslation.com використовує у своєму повному тестуванні порівняння моделей, а не лише для цієї однієї пари.

Сукупні показники підтверджуються і в окремих тестових випадках. Під час тестування французької фрази "Elle est directrice adjointe du département commercial", DeepSeek і Qwen зійшлися на одному англійському варіанті "deputy director of commercial department". Ви можете перевірити цей результат тесту в реальному часі безпосередньо. Під час тестування перекладу "as soon as possible" іспанською мовою DeepSeek відійшов від консенсусу чотирьох моделей із варіантом "esté hecho" замість "se haga", що є реальним випадком розбіжності , яка відображає граматичну різницю між процесом і результатом, а не помилку.

Чому Qwen краще перекладає саме англійською мовою?

Дані не пояснюють чому, лише вказують де. Деякі з найсильніших пар Qwen з перекладу на англійську — це тамільська, китайська, польська, італійська та іврит, які є вихідними мовами з великими, добре задокументованими англомовними навчальними корпусами, загалом доступними для розробників моделей. За межами цього одного напрямку перевага DeepSeek зберігається майже всюди: як у перекладі з англійської, так і між неанглійськими мовними парами.

Це виключає можливість розглядати будь-яку з моделей як універсальний варіант за замовчуванням. Команда, яка перекладає описи товарів з іспанської на шість мов і очікує такого ж рейтингу ефективності, який вона бачила під час перекладу тікету служби підтримки з китайської на англійську, застосовуватиме неправильний висновок з неправильного напрямку — що відображає ту саму асиметрію, яка спостерігається в детальному аналізі моделей для перекладу з іспанської на англійську на MachineTranslation.com , де лідируючі моделі відрізняються від тих, що лідирують у зворотному напрямку.

Чи є Qwen та DeepSeek безкоштовними та з відкритим кодом?

Ліцензування для кожної з них відрізняється. DeepSeek ліцензує як V4 Pro, так і V4 Flash за ліцензією MIT, однією з найліберальніших ліцензій з відкритим кодом, тому обидві моделі можна безкоштовно та без обмежень розміщувати на власному хостингу. Для Qwen умови розділені: Qwen3.8-27B постачається за ліцензією Apache 2.0 і є безкоштовною для розміщення на власному хостингу, але флагманська модель Qwen3.8-Max залишається закритою, доступною лише через API та поширюється за власною кастомною ліцензією Alibaba.

На практиці це означає, що з боку DeepSeek на обох рівнях якості існує варіант із повністю відкритими вагами та ліцензією MIT. Для Qwen вибір варіанту з відкритими вагами означає відмову від флагманської моделі.

Скільки коштує запуск Qwen та DeepSeek у промислових масштабах?

Після постійного зниження цін DeepSeek у травні 2026 року її поточні опубліковані тарифи на API становлять $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 за мільйон вихідних токенів для V4 Pro, при цьому ціна на V4 Flash є нижчою для її рівня, оптимізованого під мінімальну затримку.

Для команд, які розміщують будь-яку з моделей на власному хостингу замість використання розміщеного API, порівняння витрат повністю переноситься на інфраструктуру GPU і стає залежним від кількості параметрів та ефективності активних параметрів, а не від тарифу за токен.

Чи є якась із цих моделей достатньо безпечною для юридичного, медичного або регульованого контенту?

Жодна з моделей не публікує сертифікатів безпеки, специфічних для перекладу, а загальні тести безпеки не перевіряють типи помилок, які мають значення в регульованому контенті: неправильно перекладене дозування, змінене застереження про відповідальність чи неузгоджений юридичний термін. Власне тестування MachineTranslation.com виявило саме такі розбіжності між моделями в юридичних та медичних текстах, зокрема випадки, коли моделі використовували різні юридичні терміни з різною сферою застосування  попри те, що обидві моделі отримали високі оцінки за загальними метриками якості.

Для контрактів, імміграційних документів чи клінічного контенту це є вагомим аргументом для поєднання результату роботи будь-якої моделі з етапом перевірки людиною  замість того, щоб сліпо довіряти одному результату ШІ, незалежно від того, яка модель його створила.

Що це означає, якщо ви здійснюєте локалізацію на багато мов одночасно?

Порівняння, побудоване на одній мовній парі, майже нічого не говорить вам про сорокову мовну пару. Задокументований тут поділ на переклад «на англійську» та «з англійської» підтвердився на вибірці з 98 пар саме тому, що тестування проводилося в такому масштабі: одне тестування перекладу з англійської на іспанську, за яким зазвичай проводять більшість порівнянь Qwen та DeepSeek, показало б упевнене лідерство DeepSeek і нічого б не сказало про те, що відбувається, коли в процес додаються тамільська, польська чи іврит.

Це практичний аргумент проти того, щоб за замовчуванням прив'язувати велику програму локалізації до результатів лише однієї моделі. MachineTranslation.com запускає як Qwen, так і DeepSeek, а також понад 20 інших моделей для кожного перекладу і виводить версію, з якою ці моделі найбільше згодні, тому впровадження на 68 мовах не залежить від того, яка модель випадково перемогла в тій єдиній парі, яку хтось протестував першою. Ви можете чітко побачити, які моделі дійшли згоди, а які розійшлися в думках щодо будь-якого конкретного перекладу, в детальному аналізі моделей для кожного перекладу , який платформа показує для кожного результату.

Кожен переклад перевіряється за ширшим спектром моделей, ніж можуть запропонувати Qwen або DeepSeek окремо, що є прямою відповіддю на те, що відбувається, коли ваш контент перестає рухатися лише в одному напрямку.

Часті запитання