September 9, 2026
Qwen بمقابلہ DeepSeek: کون سا AI ماڈل بہتر ترجمہ کرتا ہے؟
وہی 12,000 ترجمہ کے حصوں کو Qwen اور DeepSeek کے ذریعے چلائیں، اور DeepSeek زبانوں کے جوڑوں کی اکثریت میں جیت جاتا ہے۔ یہ پوری کہانی نہیں ہے۔ نتائج کو سمت کے لحاظ سے تقسیم کریں، اور ایک مخصوص نمونہ سامنے آتا ہے: Qwen زیادہ تر فرق کو ختم کر دیتا ہے، اور کبھی کبھار برتری حاصل کر لیتا ہے، خاص طور پر جب ہدف کی زبان انگریزی ہو۔ انگریزی سے کسی دوسری زبان میں ترجمہ کرتے ہوئے، DeepSeek تقریباً ہر بار جیتتا ہے۔
اگر آپ کسی ایک زبان کے جوڑے کے بجائے درجنوں زبانوں میں مواد کا ترجمہ کر رہے ہیں تو یہ تقسیم کسی ایک مجموعی فاتح سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔
Qwen اور DeepSeek کیا ہیں؟
Qwen علی بابا کا لارج لینگویج ماڈلز کا خاندان ہے۔ موجودہ نسل Qwen3.8 ہے، جو اگست 2026 میں ریلیز کی گئی: Qwen3.8-Max ایک کلوزڈ، صرف API والا فلیگ شپ ہے جس کے 2.4 ٹریلین پیرامیٹرز ہیں، جبکہ Qwen3.8-27B ایک چھوٹا، اوپن ویٹ ماڈل ہے جو Apache 2.0 کے تحت چند دن بعد ریلیز کیا گیا، جس کا مقصد ان ٹیموں کی مدد کرنا ہے جو خود ہوسٹ کرنا چاہتی ہیں۔
DeepSeek ایک چینی AI لیب ہے جو اپنے مکسچر آف ایکسپرٹس (mixture-of-experts) ماڈلز کے لیے جانی جاتی ہے جو انفیرنس لاگت کے ایک معمولی حصے پر بہترین کارکردگی کی برابری کرتے ہیں۔ اس کی موجودہ نسل، DeepSeek V4، اپریل 2026 میں دو ورژنز میں لانچ کی گئی: معیار پر مرکوز کام کے لیے V4 Pro (کُل 1.6 ٹریلین پیرامیٹرز، تقریباً 49 بلین فعال فی ٹوکن)، اور لیٹنسی کے لحاظ سے حساس ورکلودز کے لیے V4 Flash (کُل 284 بلین، تقریباً 13 بلین فعال)۔ دونوں MIT-licensed open weights کے طور پر فراہم کیے جاتے ہیں۔
صرف بینچ مارکس پر ہی نہیں، بلکہ ترجمے پر Qwen اور DeepSeek کا اصل موازنہ کیسے ہوتا ہے؟
زیادہ تر Qwen بمقابلہ DeepSeek موازنے عام مقصد کے بینچ مارکس کا حوالہ دیتے ہیں: کوڈنگ، ریاضی، استدلال۔ ان میں سے کوئی بھی ترجمے کے معیار کی براہ راست پیمائش نہیں کرتا، اور ہر ماڈل کو مختلف ماخذ متن پر چلانے سے درستگی کے کسی بھی فرق کو اس چیز سے الگ کرنا ناممکن ہو جاتا ہے جس کا خود متن تقاضا کرتا ہے۔
MachineTranslation.com کی اپنی ترجمے کی ٹریفک گزشتہ 28 دنوں کے دوران ایک زیادہ واضح جواب دیتی ہے، کیونکہ دونوں ماڈلز نے بالکل ایک جیسے ماخذ متن کا ترجمہ کیا۔ زبانوں کے جوڑوں اور 12,000 سے زیادہ مماثل حصوں میں، DeepSeek نے 83 جوڑوں میں زیادہ اسکور حاصل کیا؛ Qwen نے 15 میں زیادہ اسکور حاصل کیا۔ اسے ان 27 جوڑوں تک محدود کریں جہاں ہدف زبان انگریزی ہے، تو یہ فرق تیزی سے کم ہو جاتا ہے: DeepSeek ان میں سے 63% (27 میں سے 17) جیتتا ہے، Qwen 37% (27 میں سے 10) جیتتا ہے۔ باقی ماندہ 71 جوڑوں میں، جہاں انگریزی ہدف زبان نہیں ہے، DeepSeek 92% (71 میں سے 66) جیتتا ہے۔
ترجمے کی سمت کے لحاظ سے جیت کی شرح (98 زبانوں کے جوڑے، یکساں متن)
مجموعی طور پر DeepSeek زبانوں کے جوڑوں کی بڑی اکثریت میں جیتتا ہے۔ Qwen کی مسابقتی ونڈو محدود لیکن حقیقی ہے: انگریزی میں ترجمہ کرنا، جہاں یہ ایک تہائی سے زیادہ جوڑے جیتتا ہے۔ ڈیٹا: MachineTranslation.com کا اندرونی انجن لیڈر بورڈ، تعصب سے پاک پینل، 12 جولائی سے 8 اگست، 2026۔
ہر مماثل حصے کا وزنی اوسط DeepSeek کو 10 میں سے 9.13 اور Qwen کو 8.98 پر رکھتا ہے۔ یہ ایک حقیقی فرق ہے، لیکن یہ یکساں طور پر تقسیم نہیں ہے، جو کہ جاننا زیادہ مفید بات ہے اگر آپ کا مواد ایک سے زیادہ سمتوں میں منتقل ہوتا ہے۔ یہ وہی آمنے سامنے کا طریقہ کار ہے جسے MachineTranslation.com اپنے مکمل ماڈل کے تقابلی ٹیسٹنگ میں استعمال کرتا ہے، نہ کہ صرف اس ایک جوڑے کے لیے۔
مجموعی اعداد و شمار انفرادی ٹیسٹ کیسز میں بھی درست ثابت ہوتے ہیں۔ فرانسیسی فقرے "Elle est directrice adjointe du département commercial" کی جانچ کرتے ہوئے، DeepSeek اور Qwen ایک ہی انگریزی ترجمے "deputy director of commercial department" پر متفق ہو گئے۔ آپ اس لائیو ٹیسٹ کے نتیجے کو براہِ راست دیکھ سکتے ہیں۔ ہسپانوی میں ترجمہ شدہ "as soon as possible" کی جانچ کرتے ہوئے، DeepSeek "se haga" کے بجائے "esté hecho" کے ساتھ چار ماڈلز کے اتفاق رائے سے ہٹ گیا، جو کہ ایک حقیقی اختلاف کا معاملہ ہے جو عمل بمقابلہ نتیجہ کے گرامر کے فرق کو ظاہر کرتا ہے، نہ کہ کسی غلطی کو۔
خصوصی طور پر انگریزی میں ترجمہ کرتے وقت Qwen کیوں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے؟
ڈیٹا یہ نہیں بتاتا کہ کیوں، بلکہ صرف یہ بتاتا ہے کہ کہاں۔ انگریزی میں Qwen کے سب سے مضبوط جوڑوں میں سے کچھ تامل، چینی، پولش، اطالوی اور عبرانی ہیں جو کہ ایسی ماخذ زبانیں ہیں جن کے لیے بڑے، اچھی طرح سے دستاویزی انگریزی زبان کے تربیتی ذخائر عام طور پر ماڈل بنانے والوں کے لیے دستیاب ہے۔ اس ایک سمت کے علاوہ، DeepSeek کی برتری تقریباً ہر جگہ قائم رہتی ہے: انگریزی سے دوسری زبانوں میں، اور غیر انگریزی زبانوں کے جوڑوں کے درمیان بھی یکساں طور پر۔
اس سے یہ بات خارج ہو جاتی ہے کہ کسی بھی ماڈل کو عالمگیر ڈیفالٹ سمجھا جائے۔ ایک ٹیم جو ہسپانوی سے چھ زبانوں میں پروڈکٹ لسٹنگز کا ترجمہ کر رہی ہے اور اسی کارکردگی کی رینکنگ کی توقع کر رہی ہے جو انہوں نے چینی زبان کے سپورٹ ٹکٹ کا انگریزی میں ترجمہ کرتے ہوئے دیکھی تھی، وہ غلط سمت سے غلط سبق لاگو کر رہی ہوگی، جو کہ وہی عدم مطابقت ہے جو MachineTranslation.com کے ہسپانوی سے انگریزی ماڈل کے بریک ڈاؤن میں نظر آتی ہے، جہاں سرفہرست رہنے والے ماڈل وہ نہیں ہیں جو الٹی سمت میں سرفہرست رہتے ہیں۔
کیا Qwen اور DeepSeek مفت اور اوپن سورس ہیں؟
لائسنسنگ دونوں کے لیے مختلف طریقے سے منقسم ہے۔ DeepSeek اپنے دونوں V4 Pro اور V4 Flash کو MIT کے تحت لائسنس دیتا ہے، جو دستیاب سب سے زیادہ اجازت دینے والی اوپن سورس شرائط میں سے ایک ہے، اس لیے دونوں بغیر کسی پابندی کے خود ہوسٹ کرنے کے لیے مفت ہیں۔ Qwen منقسم ہے: Qwen3.8-27B، Apache 2.0 کے تحت فراہم کیا جاتا ہے اور خود ہوسٹ کرنے کے لیے مفت ہے، لیکن فلیگ شپ Qwen3.8-Max کلوزڈ، صرف API تک محدود، اور Alibaba کے اپنے ذاتی کسٹم لائسنس کے تحت رہتا ہے۔
عملی طور پر، اس کا مطلب یہ ہے کہ معیار کے دونوں درجوں پر DeepSeek کی طرف ایک مکمل اوپن ویٹ، MIT لائسنس یافتہ آپشن موجود ہے۔ Qwen کی طرف، اوپن ویٹ اختیار کرنے کا مطلب فلیگ شپ ماڈل سے دستبردار ہونا ہے۔
بڑے پیمانے پر چلانے کے لیے Qwen اور DeepSeek کی لاگت کیا آتی ہے؟
مئی 2026 میں DeepSeek کی مستقل قیمتوں میں کمی کے بعد، اس کے موجودہ شائع شدہ API نرخ V4 Pro کے لیے $0.435 per million input tokens (cache miss) and $0.87 فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز ہیں، جبکہ V4 Flash کی قیمت اس کے لیٹنسی آپٹیمائزڈ ٹیر کے لیے اس سے کم ہے۔
ہوسٹڈ API استعمال کرنے کے بجائے کسی بھی ماڈل کو خود ہوسٹ کرنے والی ٹیموں کے لیے، لاگت کا موازنہ مکمل طور پر GPU انفراسٹرکچر پر منتقل ہو جاتا ہے اور فی ٹوکن شرح کے بجائے پیرامیٹر کی تعداد اور فعال پیرامیٹر کی کارکردگی کا متبادل بن جاتا ہے۔
کیا دونوں میں سے کوئی بھی ماڈل قانونی، طبی، یا ریگولیٹڈ مواد کے لیے کافی محفوظ ہے؟
دونوں میں سے کوئی بھی ماڈل ترجمے کے مخصوص حفاظتی سرٹیفیکیشنز شائع نہیں کرتا، اور عام مقصد کے حفاظتی بینچ مارکس ان ناکامی کے طریقوں کی جانچ نہیں کرتے جو ریگولیٹڈ مواد میں اہمیت رکھتے ہیں: جیسے کہ خوراک کا غلط ترجمہ، ذمہ داری کی شق میں تبدیلی، یا غیر مستقل قانونی اصطلاح۔ MachineTranslation.com کی اپنی جانچ میں قانونی اور طبی زبان پر ماڈلز کے درمیان بالکل اسی قسم کا اختلاف پایا گیا ہے، بشمول ایسے معاملات کے جہاں دونوں ماڈلز نے عمومی معیار کے میٹرکس پر اچھا اسکور کرنے کے باوجود مختلف دائرہ کار والی مختلف قانونی اصطلاحات استعمال کیں۔
معاہدوں، امیگریشن کی دستاویزات، یا طبی مواد کے لیے، یہ کسی بھی ماڈل کے آؤٹ پٹ کو انسانی توثیق کے مرحلے کے ساتھ جوڑنے کا معاملہ ہے، بجائے اس کے کہ کسی ایک AI آؤٹ پٹ پر ظاہری طور پر بھروسہ کیا جائے، قطع نظر اس کے کہ اسے کس ماڈل نے تیار کیا ہے۔
اگر آپ ایک ساتھ کئی زبانوں میں لوکلائزیشن کر رہے ہیں تو اس کا کیا مطلب ہے؟
ایک زبان کے جوڑے پر مبنی موازنہ آپ کو چالیسویں نمبر والے جوڑے کے بارے میں تقریباً کچھ نہیں بتاتا۔ یہاں دستاویزی شکل میں پیش کی گئی انگریزی میں/انگریزی سے باہر کی تقسیم 98 جوڑوں کے نمونے میں خاص طور پر اس لیے برقرار رہی کیونکہ اسے اس پیمانے پر آزمایا گیا تھا: انگریزی سے ہسپانوی کا ایک ہی ٹیسٹ، جو کہ زیادہ تر Qwen بمقابلہ DeepSeek کے موازنوں میں چلایا جاتا ہے، DeepSeek کو باآسانی آگے دکھاتا اور اس بارے میں کچھ نہ بتاتا کہ تمل، پولش، یا عبرانی کے پائپ لائن میں شامل ہونے کے بعد کیا ہوتا ہے۔
یہ ایک بڑے لوکلائزیشن پروگرام کو ڈیفالٹ کے طور پر کسی ایک ماڈل کے آؤٹ پٹ تک محدود نہ کرنے کا عملی استدلال ہے۔ MachineTranslation.com ہر ترجمے پر Qwen اور DeepSeek کے ساتھ ساتھ 20 سے زیادہ دیگر ماڈلز چلاتا ہے اور اس ورژن کو سامنے لاتا ہے جس پر وہ ماڈلز سب سے زیادہ متفق ہوتے ہیں، تاکہ 68 زبانوں کا رول آؤٹ اس بات پر منحصر نہ ہو کہ کون سا ماڈل اس ایک جوڑے میں جیت گیا تھا جسے کسی نے سب سے پہلے آزمایا تھا۔ آپ واضح طور پر دیکھ سکتے ہیں کہ کسی بھی ترجمے پر کون سے ماڈل متفق ہوئے یا ان میں اختلاف تھا، اس فی ترجمہ ماڈل بریک ڈاؤن میں جو یہ پلیٹ فارم ہر نتیجے کے لیے دکھاتا ہے۔
ہر ترجمے کی جانچ اکیلے Qwen یا DeepSeek کی پیشکش سے کہیں زیادہ وسیع ماڈلز کے ساتھ کی جاتی ہے، جو اس بات کا براہ راست جواب ہے کہ جب آپ کا مواد صرف ایک سمت میں جانا بند کر دیتا ہے تو کیا ہوتا ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
1. کیا ترجمے کے لیے Qwen بہتر ہے یا DeepSeek؟
یکساں ماخذ متن پر آزمائے گئے 98 زبانوں کے جوڑوں میں سے، DeepSeek نے ان میں سے 83 میں زیادہ اسکور حاصل کیا۔ Qwen کی کامیابیاں ایک مخصوص سمت میں مرکوز ہیں: انگریزی میں ترجمہ کرنا، جہاں یہ تقریباً ایک تہائی بار جیتتا ہے۔ باقی ہر دوسری سمت میں، DeepSeek 90% سے زیادہ بار جیتتا ہے۔
2. کیا Qwen استعمال کرنے کے لیے مفت ہے؟
Qwen3.8-27B، Apache 2.0 کے تحت اوپن ویٹ ہے اور خود ہوسٹ کرنے کے لیے مفت ہے۔ فلیگ شپ Qwen3.8-Max کلوزڈ ہے اور صرف Alibaba Cloud کے بامعاوضہ API کے ذریعے دستیاب ہے۔
3. کیا DeepSeek استعمال کرنے کے لیے مفت ہے؟
جی ہاں۔ دونوں DeepSeek V4 Pro اور V4 Flash، MIT-licensed اوپن ویٹس کے ساتھ آتے ہیں، اس لیے آپ لائسنسنگ کی کسی لاگت کے بغیر ان میں سے کسی کی بھی خود ہوسٹنگ (self-host) کر سکتے ہیں۔ DeepSeek ان ٹیموں کے لیے بامعاوضہ API بھی پیش کرتا ہے جو اپنے انفراسٹرکچر کا انتظام خود نہیں کرنا چاہتیں۔
4۔ کون سا زیادہ تیز ہے، Qwen یا DeepSeek؟
DeepSeek V4 Flash کو خاص طور پر کم لیٹنسی (low latency) کے لیے بنایا گیا ہے، جس میں V4 Pro کے 49 ارب کے مقابلے میں فی ٹوکن 13 ارب فعال پیرامیٹرز (active parameters) ہیں۔ Qwen کا مساوی ہلکا آپشن، Qwen3.8-27B، مکسچر آف ایکسپرٹس (mixture-of-experts) کے بجائے ڈینس (dense) ہے، جو عام طور پر تقابلی معیار پر اسے فی ٹوکن سست بناتا ہے۔
5۔ کیا میں ترجمے کے لیے Qwen اور DeepSeek کو ایک ساتھ استعمال کر سکتا ہوں؟
جی ہاں۔ MachineTranslation.com ہر ترجمے پر دونوں ماڈلز، اور 20 سے زائد دیگر ماڈلز چلاتا ہے، اور وہ ورژن سامنے لاتا ہے جس پر وہ سب سے زیادہ متفق ہوتے ہیں، اس لیے آپ کسی ایک ماڈل کو منتخب کرنے اور یہ امید کرنے میں نہیں پھنسے رہتے کہ یہ اس مخصوص زبان کے جوڑے کے لیے زیادہ بہتر انتخاب ہے۔
6۔ Qwen اور DeepSeek کی لائسنسنگ میں کیا فرق ہے؟
DeepSeek اپنے دونوں V4 ورژنز کو MIT کے تحت لائسنس دیتا ہے، جو دستیاب اوپن سورس لائسنسوں میں سے سب سے زیادہ لچکدار لائسنسوں میں سے ایک ہے۔ Qwen اپنی لائن اپ کو تقسیم کرتا ہے: Qwen3.8-27B جیسے چھوٹے ماڈلز Apache 2.0 کے تحت آتے ہیں، لیکن فلیگ شپ Qwen3.8-Max ایک کسٹم لائسنس کے تحت بند رہتا ہے۔