Вступление: действительно ли DeepSeek V4 справится с вашими документами?
DeepSeek V4 в день релиза попал на главные страницы всех технических форумов — солидные результаты в бенчмарках, цены почти не изменились. Но цифры в бенчмарках и реальный перевод документов — это разные вещи. Наши пользователи всё время задают один и тот же вопрос: «Стоит ли переходить на V4? На реальных PDF, договорах и научных статьях — насколько V4 лучше V3? И как он выглядит на фоне флагманов вроде GPT-5.4, Claude 4.7 и Gemini 3 Pro?»
Поэтому мы получили доступ к API DeepSeek V4 в первый же день (и deepseek-v4-pro, и deepseek-v4-flash) и провели строгий сравнительный обзор DeepSeek V4 для перевода:
- 6 моделей на одной арене: DeepSeek V4 Pro, V4 Flash, V3.2, GPT-5.4, Claude Opus 4.7, Gemini 3 Pro Preview
- 5 реальных сценариев документов: научные статьи, юридические договоры, техническая документация с кодом, художественная проза, диалоги из манги
- Двойная слепая оценка LLM-судьями: GPT-5.4 и Claude Opus 4.7, каждый выставляет оценки при независимо перемешанных метках
- 5 критериев оценки: верность, плавность, терминология, стиль, сохранение форматирования (шкала 1–5)
Ниже — полная таблица результатов, наша методология, каждый исходный текст вместе со всеми 6 переводами-кандидатами, а также данные о задержках и стоимости.
Кратко (для тех, кто торопится)
| Ранг | Модель | Общий балл | Верность | Плавность | Терминология | Стиль | Формат | Ср. задержка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | GPT-5.4 | 4.68 | 4.7 | 4.7 | 4.6 | 4.5 | 4.9 | 4.5 с |
| 🥈 2 | Claude Opus 4.7 | 4.62 | 4.2 | 4.8 | 4.4 | 4.7 | 5.0 | — |
| 🥉 3 | Gemini 3 Pro Preview | 4.56 | 4.4 | 4.7 | 4.5 | 4.4 | 4.8 | 14.2 с |
| 4 | DeepSeek V4 Pro | 4.38 | 4.4 | 4.4 | 4.4 | 4.3 | 4.4 | 17.1 с |
| 5 | DeepSeek V4 Flash | 4.38 | 4.2 | 4.3 | 4.4 | 4.0 | 5.0 | 4.7 с |
| 6 | DeepSeek V3.2 | 4.26 | 4.3 | 4.1 | 4.3 | 4.0 | 4.6 | 4.6 с |
Три фразы по сути:
- DeepSeek V4 — это реальное, но скромное улучшение над V3.2 (+0.12 по 5-балльной шкале). Он всё ещё уступает GPT-5.4 и Claude 4.7.
- V4 Pro и V4 Flash сыграли вничью по общему баллу. Pro выигрывает за счёт семантической глубины, даваемой рассуждением, но Flash в 4 раза быстрее и намного дешевле — большинству пользователей достаточно Flash.
- DeepSeek по-прежнему отстаёт в переводе с китайского на другие языки, особенно в художественных текстах и манге. С другой стороны, в китайской технической документации даже DeepSeek V3.2 обогнал все флагманы.
1. Методология: как мы обеспечили честность
1.1 Шесть моделей
| ID модели | Тип | Эндпоинт |
|---|---|---|
deepseek-v4-pro | Новый флагман (с рассуждением) | Официальный API DeepSeek |
deepseek-v4-flash | Новая облегчённая модель (поверхностное рассуждение) | Официальный API DeepSeek |
deepseek-v3.2 | Предыдущее поколение | Прокси-API |
gpt-5.4 | Текущий флагман OpenAI | Прокси-API |
claude-opus-4-7 | Флагман Anthropic | В диалоге |
gemini-3-pro-preview-r | Последний флагманский preview от Google | Прокси-API |
1.2 Пять сценариев (короткие фрагменты, каждый проверяет одну слабость)
| Сценарий | Направление | Сложность |
|---|---|---|
| Аннотация научной статьи | EN → ZH | Технические термины, пассивный залог, официальный регистр |
| Пункт юридического договора | EN → ZH | Длинное предложение, точность, юридический язык |
| Техническая документация со встроенным кодом | EN → ZH | Сохранение инлайн-кода, идентификаторов, чисел |
| Литературная проза (Лу Синь, Моя старая родина) | ZH → EN | Ритм, образность, классическая тональность |
| Диалог из манги (сёнэн) | JA → EN | Разговорный тон, японские частицы в конце предложений |
1.3 Единый минималистичный промпт
Чтобы исключить влияние prompt-инжиниринга, каждая модель получила абсолютно одинаковую минимальную инструкцию:
System:
You are a professional document translator. Translate the following text
from {SRC} to {TGT}. Preserve all inline code snippets (text inside backticks),
identifiers, numbers, mathematical notation, and paragraph breaks exactly
as they appear in the source. Output only the translation text, with no
explanations, no notes, and no additional commentary.
User: {source text}
Для всех моделей: temperature=0.3, max_tokens=4096. Одинаково.
1.4 Двойное слепое судейство
Одна модель-судья склонна подыгрывать переводам из своего семейства, поэтому мы использовали двух судей:
- Судья 1: GPT-5.4 (temperature=0, вывод в JSON)
- Судья 2: Claude Opus 4.7
Для каждого сценария 6 кандидатов перемешивались двумя разными случайными ключами — каждый судья видел свой порядок меток (A / B / C / D / E / F) и не знал, какая модель сгенерировала какой вывод. Финальная оценка = среднее по двум судьям и 5 критериям.
2. Пять сценариев по порядку
Сценарий 1: Аннотация научной статьи (EN → ZH)
Оригинал: We propose a novel sparse attention mechanism that reduces memory complexity from O(n^2) to O(n log n) while preserving the expressiveness of full self-attention. Empirical results on GLUE benchmarks show our method retains 98.7% of the baseline performance at 42% of the memory cost, with negligible impact on downstream task accuracy.
| Модель | Перевод |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 我们提出了一种新颖的稀疏注意力机制，将内存复杂度从 O(n^2) 降低至 O(n log n)，同时保留了全自注意力的表达能力。在 GLUE 基准上的实证结果表明，我们的方法以 42% 的内存开销保持了 98.7% 的基线性能，且对下游任务准确率的影响可忽略不计。 |
| DeepSeek V4 Flash | 我们提出了一种新颖的稀疏注意力机制，将内存复杂度从 O(n^2) 降低至 O(n log n)，同时保持完整自注意力的表达能力。在 GLUE 基准上的实验结果表明，我们的方法在仅消耗 42% 内存成本的情况下，保留了基线模型 98.7% 的性能，且对下游任务准确率的影响可忽略不计。 |
| DeepSeek V3.2 | 我们提出了一种新颖的稀疏注意力机制，将内存复杂度从O(n²)降低至O(n log n)，同时保持了完整自注意力的表达能力。在GLUE基准测试上的实证结果表明，该方法仅以42%的内存成本即保留了基线模型98.7%的性能，对下游任务准确率的影响微乎其微。 |
| GPT-5.4 | 我们提出了一种新颖的稀疏注意力机制，在保留完整自注意力表达能力的同时，将内存复杂度从 O(n^2) 降低到 O(n log n)。在 GLUE 基准测试上的实证结果表明，我们的方法以 42% 的内存成本保留了基线性能的 98.7%，对下游任务准确率的影响可以忽略不计。 |
| Claude Opus 4.7 | 我们提出一种新颖的稀疏注意力机制，将内存复杂度从 O(n^2) 降低至 O(n log n)，同时保留了完整自注意力的表达能力。在 GLUE 基准测试上的实证结果表明，我们的方法在仅占基线 42% 内存开销的情况下保留了 98.7% 的性能，对下游任务精度的影响可以忽略不计。 |
| Gemini 3 Pro Preview | 我们提出了一种新颖的稀疏注意力机制，将内存复杂度从 O(n^2) 降低至 O(n log n)，同时保留了完整自注意力的表达能力。在 GLUE 基准测试上的实验结果表明，我们的方法在仅需 42% 内存开销的情况下保留了 98.7% 的基线性能，且对下游任务准确率的影响可忽略不计。 |
🏆 Тройная ничья: DeepSeek V4 Pro / GPT-5.4 / Gemini 3 Pro (все по 4.9/5)
- Академические тексты — стихия DeepSeek V4 Pro. Здесь он делит первое место с GPT-5.4.
- Единственное явное снижение балла получила V3.2 — она самовольно заменила
O(n^2)на Unicode-надстрочныйO(n²), мелкая оплошность с форматированием. Именно в этом и проявляется самый заметный прогресс V4 над V3.2: V4 теперь оставляет математическую нотацию ровно в том виде, в каком она написана. - Замена «准确率» на «精度» у Claude — допустимый синоним; без штрафа.
Сценарий 2: Пункт юридического договора (EN → ZH)
Оригинал: The Licensor hereby grants to the Licensee a non-exclusive, non-transferable, revocable license to use the Software solely for internal business purposes, provided that the Licensee shall not, directly or indirectly, reverse-engineer, decompile, or disassemble the Software in whole or in part, except to the extent such restriction is expressly prohibited by applicable law.
| Модель | Перевод |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 许可方特此授予被许可方一项非排他性、不可转让、可撤销的许可，允许其仅为内部业务目的使用本软件，但被许可方不得直接或间接对本软件的全部或部分进行逆向工程、反编译或反汇编，除非适用法律明确禁止此类限制。 |
| DeepSeek V4 Flash | 许可方特此授予被许可方一项非独占、不可转让、可撤销的许可，允许其仅为内部业务目的使用本软件，但被许可方不得直接或间接地对本软件的全部或部分进行反向工程、反编译或反汇编，除非适用法律明确禁止此类限制。 |
| DeepSeek V3.2 | 许可方在此授予被许可方一项非排他性、不可转让、可撤销的许可，允许被许可方仅出于内部业务目的使用本软件，但被许可方不得直接或间接对本软件进行全部或部分的反向工程、反编译或反汇编，除非适用法律明确禁止此类限制。 |
| GPT-5.4 | 许可方特此授予被许可方一项非排他性、不可转让、可撤销的许可，仅可将本软件用于内部业务目的，前提是被许可方不得直接或间接对本软件全部或部分进行逆向工程、反编译或反汇编，但适用法律明确禁止此类限制的范围除外。 |
| Claude Opus 4.7 | 许可方特此授予被许可方一项非独占性、不可转让、可撤销的许可，允许其仅出于内部业务目的使用本软件；但被许可方不得直接或间接地对本软件的全部或任何部分进行反向工程、反编译或反汇编，除非适用法律明确禁止作出此类限制。 |
| Gemini 3 Pro Preview | 许可方特此授予被许可方一项非排他、不可转让、可撤销的许可，允许其仅为内部业务目的使用软件，前提是被许可方不得直接或间接地对软件的全部或部分进行逆向工程、反编译或反汇编，除非适用法律明确禁止此类限制。 |
🏆 Победитель: GPT-5.4 (идеальные 5.0/5)
- Юридический перевод стоит или падает на сохранении условной структуры. В оригинале «provided that ... except to the extent ...» — два вложенных условия.
- Только GPT-5.4 передал «provided that» как «前提是» и «except to the extent» как «但...除外», полностью сохранив структуру «условное предоставление + оговорка-исключение».
- Все остальные модели сжали «provided that» до обычного «但», теряя силу условного предоставления — безобидно для обычного чтения, но юрист по договорам поморщится.
- DeepSeek V4 Pro и Flash использовали корректные юридические термины (и «非排他性», и «非独占» юридически допустимы), но проиграли в сохранении структуры.
Сценарий 3: Техническая документация с инлайн-кодом (EN → ZH)
Оригинал: Set
cache.ttlto a value greater than0(in seconds) to enable persistent caching. Whencache.ttl=-1, the cache never expires. Note: enablingcache.strict_modebypasses the TTL and forces revalidation on every request. Seedocs/caching.mdfor advanced patterns.
| Модель | Перевод |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（单位：秒）以启用持久缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 将绕过 TTL 并强制每次请求进行重新验证。请参阅 docs/caching.md 了解高级模式。 |
| DeepSeek V4 Flash | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（以秒为单位）以启用持久缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 会绕过 TTL 并强制在每个请求时重新验证。高级模式请参见 docs/caching.md。 |
| DeepSeek V3.2 | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（单位为秒）以启用持久化缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 将绕过 TTL 设置，强制每次请求时重新验证缓存。高级用法请参阅 docs/caching.md。 |
| GPT-5.4 | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（以秒为单位）以启用持久缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 会绕过 TTL，并在每次请求时强制重新验证。有关高级模式，请参阅 docs/caching.md。 |
| Claude Opus 4.7 | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（单位：秒）可启用持久化缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 会绕过 TTL，并在每次请求时强制重新校验。进阶用法请参见 docs/caching.md。 |
| Gemini 3 Pro Preview | 将 cache.ttl 设置为大于 0 的值（以秒为单位）以启用持久化缓存。当 cache.ttl=-1 时，缓存永不过期。注意：启用 cache.strict_mode 会绕过 TTL 并在每次请求时强制重新验证。有关高级模式，请参阅 docs/caching.md。 |
🏆 Победитель: DeepSeek V3.2 (4.8/5)
Самая большая неожиданность обзора: модель прошлого поколения V3.2 обогнала все флагманы на технической документации. Почему:
- Все 6 моделей идеально сохранили инлайн-код (
cache.ttlи т. п.) — здесь разницы нет. - Китайская плавность и технический словарь V3.2 больше всего напоминают документацию, которую реально пишет китайский инженер.
- V4 Pro и V4 Flash потеряли по баллу за плавность — «强制每次请求进行重新验证» у V4 Pro звучит несколько скованно; «在每个请求时» у Flash — это калька с английского (естественная форма — «每次请求»).
- Наш вывод: мастерство DeepSeek в китайском техническом письме достигло пика ещё в V3.2. Улучшения V4 лежат в другой плоскости (рассуждение, программирование), а цепочка рассуждений в этом сценарии даже добавляет небольшое трение.
Сценарий 4: Литературная проза — «Моя старая родина» Лу Синя (ZH → EN)
Оригинал: 我冒了严寒，回到相隔二千余里，别了二十余年的故乡去。时候既然是深冬；渐近故乡时，天气又阴晦了，冷风吹进船舱中，呜呜的响，从篷隙向外一望，苍黄的天底下，远近横着几个萧索的荒村，没有一些活气。
| Модель | Перевод |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | Braving the bitter cold, I traveled back to my hometown, which lay over two thousand li away and from which I had been separated for more than twenty years. It was deep winter. As I approached my hometown, the weather turned gloomy again. A cold wind blew into the cabin of the boat, moaning. Through a chink in the awning, I looked out and saw a few desolate, lifeless villages lying scattered far and near under a pale yellow sky. |
| DeepSeek V4 Flash | Braving the bitter cold, I traveled back to my hometown, a place I had left over twenty years ago, more than a thousand li away. It was already deep winter; as we drew near my hometown, the weather turned gloomy, and the cold wind whistled through the cabin. Peering out from under the awning, I could see a bleak, yellowish sky, with several desolate villages scattered horizontally here and there, devoid of any signs of life. |
| DeepSeek V3.2 | Braving the bitter cold, I traveled more than seven hundred miles back to the old home I had left over twenty years ago. It was late winter. As we drew near my former home the day became overcast and a cold wind blew into the cabin of our boat, while all one could see through the chinks in our bamboo awning were a few desolate villages, void of any sign of life, scattered far and near under the somber yellow sky. |
| GPT-5.4 | Braving the severe cold, I returned to my hometown, more than two thousand li away and from which I had been separated for more than twenty years. It was already deep winter; and as I gradually drew near my hometown, the weather grew overcast again. The cold wind blew into the cabin, making a whistling sound. Looking out through a crack in the awning, beneath the dusky yellow sky, there lay here and there a few desolate villages, barren and lifeless. |
| Claude Opus 4.7 | Braving the bitter cold, I returned to the home I had not seen in over twenty years, more than two thousand li away. It was already deep winter; as I drew near, the sky grew overcast, and a cold wind moaned through the cabin. Peering out through a gap in the awning, I saw, beneath the sallow sky, a few desolate villages scattered near and far, without a trace of life. |
| Gemini 3 Pro Preview | Braving the bitter cold, I returned to my hometown, over two thousand li away, which I had left more than twenty years ago. It was late winter; as I drew closer to my hometown, the weather turned gloomy. Cold winds blew into the cabin, howling. Looking out through the chinks in the awning, under a pale yellow sky, scattered far and near lay a few desolate, barren villages, devoid of any sign of life. |
🏆 Победитель: Claude Opus 4.7 (4.7/5)
- Литературный перевод — это про голос, образ и ритм. «sallow sky» у Claude для 苍黄 — самое тщательно подобранное слово раунда: он передаёт болезненный, желтушный оттенок, присущий китайскому. «moaned through the cabin» лучше, чем «whistling» / «howling», передаёт опустошённость, заложенную в 呜呜.
- DeepSeek V4 Pro тоже хорошо справился (4.6) — «moaning», «chink in the awning» — литературные решения, показывающие, что V4 действительно набирает реальные очки в литературной прозе по сравнению с V3.
- Сильнее всех провалился DeepSeek V4 Flash (3.7 балла, последнее место):
- Перевёл «二千余里» как «more than a thousand li» — фактическая ошибка.
- «scattered horizontally» — деревянная калька 横着, которая по-английски звучит неестественно.
- DeepSeek V3.2 получил 4.4 и, похоже, воспроизводит канонический перевод Ян Сяньи и Глэдис Ян («seven hundred miles... void of any sign of life... bamboo awning» фактически процитированы). Пусть читатель сам решает, «память» это или «перевод».
Сценарий 5: Диалог из манги (JA → EN)
Оригинал: 「くそっ…まだだ、まだ終わっちゃいねぇ！」 「お前はもう限界だろう。素直に引き下がれ。」 「うるせぇ！守りたいもんがある限り、俺は何度でも立ち上がるんだよ！」
| Модель | Перевод |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 「Damn it... Not yet, it's not over yet!」 「You're already at your limit. Just back down gracefully.」 「Shut up! As long as I have something to protect, I'll get back up as many times as it takes!」 |
| DeepSeek V4 Flash | "Dammit... Not yet, it's not over yet!" "You're at your limit. Just back down obediently." "Shut up! As long as there's something I want to protect, I'll get up as many times as it takes!" |
| DeepSeek V3.2 | "Damn it... not yet, it's not over yet!" "You've already reached your limit. Just back down honestly." "Shut up! As long as there's something I want to protect, I'll get back up as many times as it takes!" |
| GPT-5.4 | "Damn it... not yet, it's not over yet!" "You've already reached your limit. Back down quietly." "Shut up! As long as there's something I want to protect, I'll get back up as many times as it takes!" |
| Claude Opus 4.7 | "Damn it... not yet—it's not over yet!" "You're already past your limit. Just back down, nice and quiet." "Shut up! As long as there's something I want to protect, I'll stand back up as many times as it takes!" |
| Gemini 3 Pro Preview | "Damn it... not yet, it's not over yet!" "You're already at your limit. Just back down." "Shut up! As long as I have something to protect, I'll stand up as many times as it takes!" |
🏆 Совместные победители: GPT-5.4 / Gemini 3 Pro (оба по 4.5/5)
В этом сценарии обнаружилась очень любопытная особенность DeepSeek V4 Pro:
🚨 V4 Pro дословно сохранил японские угловые кавычки 「」 в английском выводе. Это очевидная ошибка форматирования — при переводе на английский их следует заменять на " (или "). Вероятно, V4 Pro был «слишком старателен» на этапе рассуждения и трактовал «сохраняйте форматирование» как «сохраняйте символы кавычек». Балл за формат упал до 2/5, общий скатился до 3.1 — последнее место в этом сценарии.
Реальный баг, на который стоит обратить внимание команды DeepSeek: модели с рассуждением чрезмерно консервативно сохраняют исходное форматирование, в том числе пунктуацию, которая не должна пережить перевод.
- Все остальные модели корректно обработали кавычки.
- В передаче конечных частиц «nice and quiet» у Claude лучше всего ловит ощущение «просто молча отойди» из 素直に引き下がれ. V4 Flash и V3.2 использовали дословные «obediently/honestly», которые звучат как калька.
- «うるせぇ！» → «Shut up!» у всех — нормально.
3. Задержка, токены и стоимость
| Модель | Ср. задержка | Ср. выходных токенов | Токены рассуждения | Примечание |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 4.7 с | 247 | 174 | Поверхностное рассуждение, лучшее соотношение цены и качества в семействе V4 |
| DeepSeek V3.2 | 4.6 с | 73 | 0 | Без рассуждения, надёжный ветеран |
| GPT-5.4 | 4.5 с | 85 | 0 | Рассуждение скрыто, наиболее сбалансированный |
| Gemini 3 Pro Preview | 14.2 с | 844 | 767 | Интенсивное рассуждение, медленно, но стабильно |
| DeepSeek V4 Pro | 17.1 с | 562 | 488 | Интенсивное рассуждение, самый медленный в тесте |
| Claude Opus 4.7 | — | — | — | Не через API; цифры из публичных характеристик |
Ключевые моменты:
- V4 Pro примерно в 4 раза медленнее V4 Flash, но не выигрывает ни одного балла по качеству (4.38 против 4.38). Для большинства переводческих задач Flash — более чем достаточно; Pro оправдывает себя только на длинном контексте и глубоком рассуждении.
- У Gemini 3 Pro Preview самая тяжёлая плата за рассуждение (в среднем 767 токенов рассуждения), но она окупается — 3-е место в общем зачёте.
- GPT-5.4 — золотая середина по соотношению задержки и качества: ответ за 4.5 с, без видимых токенов рассуждения, 1-е место в общем зачёте.
⚠️ Замечание по бенчмаркингу на
bun: сначала мы запускали скрипт черезfetchвbun, и DeepSeek V4 стабильно показывал задержки 170–250 мс — абсурдно быстро. Переключение наfetchв Node вернуло ожидаемый диапазон 9–35 с. Мы подозреваем, что Bun некорректно измеряетperformance.now()на определённых потоковых ответах. Все цифры задержек в этой статье получены на Node.
4. Какую модель выбрать именно вам?
На основе тестирования 6 моделей — наш гид по выбору под задачу:
📜 Юридические договоры, регуляторная документация
Берите GPT-5.4. Единственная модель, которая надёжно сохраняет вложенную условную структуру. Одно неверное условие — и допустимая оговорка становится недействительной.
🎓 Научные статьи, технические отчёты
Ничья между тремя: GPT-5.4 / Gemini 3 Pro / DeepSeek V4 Pro. Если вы чувствительны к цене и переводите на китайский, DeepSeek V4 Pro даёт лучшее соотношение цены и качества в этой категории.
💻 Китайская техническая документация, справочники API, Markdown
Достаточно DeepSeek V3.2 или V4 Flash. Китайское техническое письмо — сильная сторона DeepSeek ещё со времён V3.2; V4 Pro здесь ощущается чуть более скованно, потому что цепочка рассуждения излишне усложняет простую документационную прозу. Редкий случай, когда более старая модель — правильный выбор.
📖 Литературный перевод, романы, эссе
Выбор — Claude Opus 4.7. Лучший вкус в подборе слов и чувство ритма. DeepSeek V4 Pro на 2-м месте — исторический максимум DeepSeek в литературном контенте. DeepSeek V4 Flash пропускаем: буквальная фактическая ошибка «more than a thousand li» дисквалифицирует его.
🎌 Манга, ранобэ, аниме-контент
GPT-5.4 или Gemini 3 Pro. У DeepSeek V4 Pro явный «баг угловых кавычек» для JP → EN — не используйте его для локализации манги, пока DeepSeek не выпустит исправление.
5. Вердикт: стоит ли переходить на DeepSeek V4?
✅ Да, если…
- Ваш основной сценарий — академический или юридический перевод на китайский — V4 Pro отстаёт от GPT-5.4 всего на 0.3 при доле его стоимости.
- Вы ограничены бюджетом или чувствительны к задержке — V4 Flash сравнялся с V4 Pro по общему баллу при задержке 4.7 с, скрытый победитель этого обзора.
- Вы запускаете задачи с длинным контекстом и глубоким рассуждением — цепочка рассуждений V4 Pro — это реальный шаг вперёд по сравнению с V3.2.
⚠️ Подождите, если…
- Ваш основной сценарий — манга / ранобэ — дождитесь, пока DeepSeek починит сохранение угловых кавычек.
- Вы занимаетесь высококлассным литературным переводом — и Claude, и V4 Pro работают, но у Claude всё ещё лучше вкус в подборе слов.
- Вы цените «максимальную надёжность» больше «максимальной дешевизны» — GPT-5.4 держит 1-е место в общем зачёте с лучшим балансом задержки и качества.
Попробуйте на своих документах в BelinDoc
В этом обзоре использовались 5 коротких фрагментов. Ваши документы, вероятно, длиннее и сложнее — договоры с нумерованными пунктами, статьи с формулами и иллюстрациями, манга с пометками на полях. Выводы по коротким образцам не всегда напрямую переносятся на реальные файлы.
Лучший способ принять решение: загрузите свой документ и сравните сами.
👉 Загрузите ваш PDF / EPUB / Word и начните перевод
BelinDoc позволяет переключать модели перевода на лету, сохраняет исходную вёрстку и даёт сравнить несколько моделей на одном файле при одной загрузке.
