智能文本摘要和机器翻译在处理速度上并没有直接的、固定的快慢关系，因为它们的处理速度取决于多个因素，包括算法复杂度、系统资源、文本长度和内容等。

智能文本摘要通常需要对文本进行深入的语言分析和理解，提取关键信息并生成简洁、准确的摘要。这个过程可能涉及复杂的自然语言处理技术和机器学习算法，因此处理速度可能受到算法复杂度和系统资源的影响。然而，一旦训练和优化得当，智能文本摘要系统可以在较短的时间内处理大量文本并生成摘要。

机器翻译的目标是将源语言的文本自动翻译成目标语言，并保持原文的语义和表达。这个过程涉及源语言和目标语言之间的映射和转换，可能需要处理大量的语言数据和规则。机器翻译系统的处理速度也取决于多个因素，包括翻译模型的复杂度、语言对的相似性、文本长度等。

因此，无法简单地说智能文本摘要比机器翻译快还是慢。在实际应用中，它们的处理速度可能会因具体场景和需求而有所不同。对于用户来说，更重要的是选择适合自己需求的系统，并在必要时进行系统优化以提高处理速度。