\u00d6ne \u00c7\u0131kan Noktalar<\/b><\/h3>\n\n- DeepSeek, \u00c7in merkezli bir AI \u015firketidir ve dil modelleriyle b\u00fcy\u00fck ilgi \u00e7ekiyor. En dikkat \u00e7eken \u00f6zelli\u011fi ise a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 olmas\u0131d\u0131r.<\/li>\n
- Liang Wenfeng’in kurdu\u011fu \u00c7in yapay zeka DeepSeek, AI sistemlerini rakiplerinden daha uyguna geli\u015ftiriyor. B\u00f6ylece y\u00fcksek performansl\u0131 AI, daha eri\u015filebilir hale geliyor..<\/li>\n
- En son modelleri, DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1, \u00e7e\u015fitli alanlarda dikkat \u00e7ekiyor. Kodlama, matematiksel ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve do\u011fal dil i\u015fleme alanlar\u0131nda \u00fcst d\u00fczey performans g\u00f6steriyor. Yani do\u011frudan en iyi AI modelleriyle rekabet ediyor.<\/li>\n
- DeepSeek\u2019in y\u00fckseli\u015fi, hisse senedi piyasas\u0131n\u0131 sarsarken ABD\u2019li AI \u015firketlerine de meydan okuyor. \u00c7in\u2019in AI g\u00fcc\u00fcne dair sorular da g\u00fcndeme geliyor.<\/li>\n
- Verimlilik ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 inovasyona odaklanan DeepSeek, AI d\u00fcnyas\u0131nda ciddi bir oyuncu olarak konumlan\u0131yor.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek AI Nedir?<\/b><\/h2>\n
DeepSeek AI, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 yapay zeka modelleri ile g\u00fcndeme gelen \u00c7in merkezli bir AI \u015firketidir. Bir\u00e7ok AI \u015firketi, modellerini kapal\u0131 tutup ki\u015fiselle\u015ftirmeye izin vermiyor. Bilakis DeepSeek, tamamen a\u00e7\u0131k bir yap\u0131 sunuyor.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k kaynak kodlu olmas\u0131, DeepSeek yapay zeka modellerini \u00f6zellikle pop\u00fcler hale getirdi. \u00c7\u00fcnk\u00fc pahal\u0131 API abonelikleri gerektirmeyen veya kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 olmayan AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arayanlara hitap ediyor.<\/p>\n
DeepSeek AI\u2019\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri hafif ve verimli tasar\u0131m\u0131d\u0131r. \u00c7o\u011fu Bat\u0131l\u0131 AI modeli gibi ham g\u00fcce bel ba\u011flamaz. Bunun yerine, yaln\u0131zca gerekli parametreleri aktif hale getirerek \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu sayede, daha az kaynak t\u00fcketerek karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirebilir.<\/p>\n
Bulut yerine yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labildi\u011finden, \u015firketler i\u00e7in daha uygun maliyetli ve kontrol edilebilir bir en iyi AI agent<\/a> \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini sunar. \u00dcstelik a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki geli\u015ftiriciler taraf\u0131ndan s\u00fcrekli olarak geli\u015ftiriliyor. Ayr\u0131ca durmaks\u0131z\u0131n yeni uygulamalar da ekleniyor.<\/p>\n\u00c7in Yapay Zeka DeepSeek Ne Kadar \u0130yi?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek AI, \u00f6zellikle mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, kodlama ve problem \u00e7\u00f6zme konular\u0131nda olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Pek \u00e7ok kullan\u0131c\u0131, DeepSeek\u2019in baz\u0131 ticari AI modellerine k\u0131yasla daha h\u0131zl\u0131 ve daha do\u011fru \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00f6yl\u00fcyor.<\/p>\n
Ger\u00e7ek d\u00fcnya kodlama g\u00f6revlerinde, DeepSeek, daha temiz ve optimize edilmi\u015f kodlar \u00fcretiyor. Di\u011fer AI modelleri genellikle gereksiz yere karma\u015f\u0131k \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Aksi \u015fekilde DeepSeek, daha verimli ve do\u011frudan \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunuyor.<\/p>\n
\u015eimdi, DeepSeek ne i\u015fe yarar ve hangi alanlarda kullan\u0131l\u0131r g\u00f6z atal\u0131m. Yapay zeka modellerini hata ay\u0131klama i\u00e7in kullanan geli\u015ftiriciler<\/a>,<\/p>\nGeli\u015ftiriciler, DeepSeek\u2019in hatalar\u0131 daha iyi a\u00e7\u0131klayan bir model oldu\u011funun alt\u0131n\u0131 \u00e7iziyor. Yani sadece sorunun \u00e7\u00f6z\u00fclmesine odaklanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtiyorlar. Sorunun neden kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamalar\u0131na da yard\u0131mc\u0131 oldu\u011funu vurgulad\u0131lar.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/1.jpeg\")
Kaynak: Threads<\/figcaption><\/figure>\nDeepSeek, ayr\u0131ca matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmede de olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Baz\u0131 AI modelleri sadece kal\u0131p tan\u0131ma ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. DeepSeek ise mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme kullanarak cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6z\u00fcyor. \u00d6zellikleriyle; \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans uzmanlar\u0131 i\u00e7in olduk\u00e7a de\u011ferli bir ara\u00e7 haline geliyor.<\/p>\n
ChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek, uzun konu\u015fmalarda da olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\u00c7o\u011fu AI modeli uzun diyaloglarda ba\u011flam\u0131 kaybederken DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. Bu da onu \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok a\u015famal\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 haline getiriyor.<\/p>\n
DeepSeek yerel sunucularda sorunsuz \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilir. Dolay\u0131s\u0131yla \u015firketler ve geli\u015ftiriciler, verilerini harici sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Verileri \u00e7evrimd\u0131\u015f\u0131 tutmak isteyen \u015firketler veya AI \u00fczerinde tam kontrol isteyenler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r.<\/p>\n
Model, kripto yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131n yapmak istedi\u011fini analizlerde de yard\u0131mc\u0131 olmaya yetkindir. Piyasada \u00f6ne \u00e7\u0131kan en y\u00fcksek potansiyele sahip kripto paralar<\/a> \u00fczerinde incelemeler yapmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\nDeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek 2023 y\u0131l\u0131nda kurulan, AI sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni olan bir oyuncudur. Lakin firma, k\u0131sa s\u00fcrede b\u00fcy\u00fck bir b\u00fcy\u00fcme kaydetti. Piyasaya sundu\u011fu birden fazla AI modeli, onu b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 seviyeye getirdi.<\/p>\n
DeepSeek, en b\u00fcy\u00fck veya en karma\u015f\u0131k modelleri in\u015fa etmek yerine, verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji, \u015firketin h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
Ba\u015flang\u0131\u00e7ta, Bat\u0131l\u0131 \u015firketler AI pazar\u0131na hakim oldu\u011fu i\u00e7in kimse DeepSeek’i merak etmedi. Yani DeepSeek \u00e7ok fazla dikkat \u00e7ekmedi ancak cazip bir se\u00e7enek hlaine gelmeye ba\u015flad\u0131.<\/p>\n
Firman\u0131n AI modellerinin birden ilgi g\u00f6rmesi, verimli ve rand\u0131manl\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine olan ilginin artmas\u0131d\u0131r. Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun maliyetli ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri aray\u0131\u015f\u0131na girdi. Do\u011fal olarak d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli DeepSeek yapay zeka modelleri g\u00fcndem konusu olmaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n
Daha \u00f6nce kapal\u0131 kaynakl\u0131 modellere ba\u011f\u0131ml\u0131 olan \u015firketler ve geli\u015ftiriciler, art\u0131k DeepSeek\u2019in sundu\u011fu a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine daha yak\u0131ndan bak\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in AI d\u00fcnyas\u0131ndaki etkisi giderek b\u00fcy\u00fcyor. \u015eirketin ad\u0131, art\u0131k sekt\u00f6r devleriyle birlikte an\u0131l\u0131yor. \u0130\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u015feffaf, uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir AI ara\u00e7lar\u0131 aray\u0131\u015f\u0131nda oldu\u011fundan DeepSeek\u2019in sundu\u011fu a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 yakla\u015f\u0131m\u0131 be\u011feniyorlar.<\/p>\n
T\u00fcm bunlar\u0131n etkisiyle Deepseek, uzun vadede kapal\u0131 kaynakl\u0131 modellere kar\u015f\u0131 g\u00fc\u00e7l\u00fc bir alternatif haline gelebilir.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in Sahibi Kim?<\/b><\/h4>\n
DeepSeek\u2019in son d\u00f6nemde pop\u00fclerli\u011fi patlad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in akl\u0131n\u0131za farkl\u0131 sorular gelebilir. \u00c7in yapay zeka Deepseek uygulamas\u0131n\u0131n arkas\u0131nda kimler var? Yaz\u0131m\u0131z\u0131n bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde, bu sorular\u0131 detayl\u0131 olarak cevapland\u0131raca\u011f\u0131z.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-kimin-kurucu-Lian-Wenfeng.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n\u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng, DeepSeek\u2019i kuran ismin ta kendisidir. 1985 y\u0131l\u0131nda Zhanjiang, Guangdong\u2019da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi\u2019nde e\u011fitim ald\u0131. \u00dcniversitede makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka teknolojilerine<\/a> b\u00fcy\u00fck ilgi duymaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\nAI d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m atmadan \u00f6nce, 2015 y\u0131l\u0131nda High-Flyer adl\u0131 bir hedge (serbest yat\u0131r\u0131m) fonunun kurucu orta\u011f\u0131 oldu. High-Flyer Quantitative Investment Management fonu, AI kullanarak hisse senedi piyasas\u0131 trendlerini analiz ediyordu.<\/p>\n
Liang Wenfeng\u2019in ortak oldu\u011fu fon, b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 elde etti. Y\u00f6netilen varl\u0131klar\u0131 8 milyar dolar\u0131 a\u015ft\u0131. Yapay zekan\u0131n finans d\u00fcnyas\u0131ndaki potansiyelini g\u00f6rd\u00fckten sonra Liang, ticaretin \u00f6tesindeki yapay zekay\u0131<\/a> ke\u015ffetmeye karar verdi.<\/p>\n2023 y\u0131l\u0131nda, g\u00fc\u00e7l\u00fc AI modelleri geli\u015ftirmek amac\u0131yla DeepSeek\u2019i kurdu. Amac\u0131, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek bir \u00fcr\u00fcn ortaya \u00e7\u0131karmakt\u0131. Fakat onun yakla\u015f\u0131m\u0131, di\u011fer yapay zeka firmalar\u0131na g\u00f6re farkl\u0131yd\u0131.<\/p>\n
Wenfeng, y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 hale getirmeye odakland\u0131. \u00c7\u00fcnk\u00fc geli\u015ftiricilerin ve i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Tabii bunun yan\u0131nda, b\u00fcy\u00fck AI modellerinin e\u011fitim maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrerek daha verimli olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya yo\u011funla\u015ft\u0131.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in merkezi \u00c7in\u2019in Hangzhou kentinde bulunuyor ve 2025 y\u0131l\u0131 itibar\u0131yla ekibinde 200\u2019den az ki\u015fi var. Ekip, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, derin \u00f6\u011frenme<\/a> ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli AI e\u011fitimi konular\u0131nda uzmanla\u015fm\u0131\u015f ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fuyor.<\/p>\nLiang Wenfeng\u2019in vizyonu, sadece Bat\u0131l\u0131 AI modelleriyle rekabet etmek de\u011fildir. O, ayn\u0131 zamanda \u00c7in\u2019i AI ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme alan\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir oyuncu haline getirmek istiyor. Hem yenilik\u00e7i hem de geni\u015f kitlelere eri\u015febilecek AI teknolojileri \u00fcretmek istiyor.<\/p>\n
En Eski ve En Yeni DeepSeek Nedir? Modelin Farkl\u0131 S\u00fcr\u00fcmlerinin \u0130ncelemesi<\/b><\/h2>\n
DeepSeek, 2023 y\u0131l\u0131ndan bu yana bir\u00e7ok AI modeli yay\u0131nlad\u0131. \u00c7\u0131kan her yeni s\u00fcr\u00fcm, bir \u00f6ncekine g\u00f6re daha geli\u015fmi\u015f \u00f6zellikler sundu.<\/p>\n![\"\u00c7in](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/cin-yapay-zeka-DeepSeek-ve-modelleri.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\nS\u00fcr\u00fcmlerinin odakland\u0131\u011f\u0131 alanlar ve zamanla ger\u00e7ekle\u015fen geli\u015ftirmelere g\u00f6z atal\u0131m.<\/p>\n
\nDeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/b><\/p>\n
\u0130lk model olan Coder, kod yazma ve anlamaya odaklan\u0131yordu. 16K (16 bin) token ba\u011flam uzunlu\u011funa sahipti yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 i\u015fleyebiliyordu.<\/p>\n
DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/b><\/p>\n
K\u0131sa bir s\u00fcre sonra, 7 milyar (7B) ve 67 milyar (67B) parametreye sahip iki genel ama\u00e7l\u0131 AI modeli yay\u0131nlad\u0131lar. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildikleri i\u00e7in, d\u00f6nemin en b\u00fcy\u00fck AI modelleriyle rekabet edebilecek seviyedeydiler.<\/p>\n
DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/b><\/p>\n
Math modeli, temel matematikten ileri d\u00fczey problem \u00e7\u00f6zmeye kadar her alanda geli\u015ftirilmi\u015fti. Denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme<\/a> ile e\u011fitildi\u011fi i\u00e7in daha ak\u0131ll\u0131 hale geldi.<\/p>\nDeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/b><\/p>\n
B\u00fcy\u00fck bir g\u00fcncelleme olarak geldi. Mixture-of-Experts (MoE) ad\u0131 verilen yeni bir \u201cUzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131\u201d mimarisi kullan\u0131ld\u0131. Ayr\u0131ca Multi-head Latent Attention (MLA) isimli \u201c\u00c7ok Katmanl\u0131 Gizli Odaklanma\u201d mekanizmas\u0131 eklendi. Ba\u011flam uzunlu\u011fu 128K (128 bin) tokene \u00e7\u0131kar\u0131ld\u0131 ki b\u00f6ylece b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini daha verimli i\u015fleyebiliyordu.<\/p>\n
DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/b><\/p>\n
Kodlama modelinin daha verimli ve uzun ba\u011flam destekli geli\u015ftirilmi\u015f versiyonudur.<\/p>\n
DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/b><\/p>\n
V2.50 modeli, sohbet botu ve kodlama modellerini birle\u015ftirdi. Dolay\u0131s\u0131yla daha dengeli bir yapay zeka deneyimi sundu.<\/p>\n
DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/b><\/p>\n
Mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme \u00fczerine yo\u011funla\u015ft\u0131. Ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak problem \u00e7\u00f6zme yetenekleri geli\u015ftirildi.<\/p>\n
DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/b><\/p>\n
Bir \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcm\u00fcn daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 hale getirilmi\u015f versiyonudur. \u00c7oklu dil deste\u011fi, matematik ve programlamaya \u00f6zel geli\u015ftirmeler i\u00e7eriyordu. MoE (Uzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131) sistemi korunurken ba\u011flam uzunlu\u011fu art\u0131r\u0131ld\u0131.<\/p>\n
DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/b><\/p>\n
DeepSeek\u2019in en yeni mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme modelleridir. R1-Zero, tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme (reinforcement learning) ile e\u011fitildi. Yani insanlar taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi<\/a> birle\u015ftirerek daha dengeli bir ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetene\u011fi sundu.<\/p>\n<\/div><\/div>\nV3 Model Kodlu DeepSeek Nedir? DeepSeek-V3 Neler Yapabilir?<\/b><\/h3>\n
Haberlerde de g\u00f6rebilece\u011finiz gibi bu model, DeepSeek\u2019in k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131n\u0131 da sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek-V3, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f AI modellerinden biri olarak kabul ediliyor. Aral\u0131k 2024\u2019te piyasaya s\u00fcr\u00fcld\u00fc ve \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcmlerine k\u0131yasla b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapt\u0131.<\/p>\n![\"DeepSeek-V3](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-nedir.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\nModel, Mixture-of-Experts (Uzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131) sistemini kullan\u0131yor. Basit\u00e7e s\u00f6ylemek gerekirse, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f bir modeldir.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in V3 modeli, 671 milyar<\/a> parametreye sahiptir. Ancak her token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar parametre aktif hale geliyor. Bu \u00f6zellik sayesinde, gereksiz hesaplama g\u00fcc\u00fc harcamadan karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirebiliyor.<\/p>\nDeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en b\u00fcy\u00fck \u00f6zelliklerden biri de modelin nas\u0131l e\u011fitildi\u011fidir.<\/p>\n
E\u011fitim verisi:<\/b> DeepSeek-V3, tam 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Bu inan\u0131lmaz b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri miktar\u0131, modelin e\u011fitimi i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantaj sa\u011flad\u0131. E\u011fitim s\u00fcrecinde FP8 kar\u0131\u015f\u0131k hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullan\u0131ld\u0131. FP8, e\u011fitimi h\u0131zland\u0131r\u0131rken maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmeye yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\nE\u011fitim s\u00fcresi:<\/b> Modelin e\u011fitimi, 2,78 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. AI modellerinin boyutlar\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde bu s\u00fcre olduk\u00e7a etkileyicidir.<\/p>\n
Teknik geli\u015fmeler:<\/b> DeepSeek-V3, y\u00fck dengelemesini optimize etmek i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji (auxiliary loss free strategy) kulland\u0131. Cevaplar\u0131n\u0131n daha do\u011fal ve ba\u011flamsal olarak tutarl\u0131 olmas\u0131 i\u00e7in Multi-Token Prediction (MTP) gibi ileri teknikler kullan\u0131yor. MTP \u201c\u00c7oklu Token Tahmini\u201d mekanizmas\u0131 olarak adland\u0131r\u0131labilir.<\/p>\n
Ba\u011flam uzunlu\u011fu:<\/b> En b\u00fcy\u00fck g\u00fcncellemelerden biri, 128.000 tokenlik ba\u011flam uzunlu\u011fudur. Bu, modelin s\u00fcper uzun konu\u015fmalar\u0131 y\u00f6netmesini sa\u011fl\u0131yor. Tabii ayn\u0131 zamanda devasa dok\u00fcmanlar\u0131 analiz etmesine ve karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip etmesine olanak tan\u0131yor. \u00c7o\u011fu AI modeli bu kadar uzun i\u00e7erikleri i\u015fleyemiyor. Fakat DeepSeek-V3, uzun s\u00fcreli konu\u015fmalar ve b\u00fcy\u00fck veri analizleri i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir se\u00e7enek sunuyor.<\/p>\n
\u0130\u015fte, DeepSeek ne i\u015fe yarar sorusunun cevab\u0131n\u0131 modelin ald\u0131\u011f\u0131 e\u011fitimlerden yola \u00e7\u0131karak bu \u015fekilde cevaplam\u0131\u015f olduk. Peki, V3 modelinin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve zorland\u0131\u011f\u0131 alanlar var m\u0131?<\/p>\n
\nDeepSeek-V3 Modelinin Limitleri<\/b><\/h4>\n
T\u00fcm bunlar\u0131 cevaplamak i\u00e7in DeepSeek-V3 hakk\u0131ndaki bu son b\u00f6l\u00fcme g\u00f6z atal\u0131m.<\/p>\n
V3 modeli, yapay zeka alan\u0131nda bir devrim olmas\u0131na ra\u011fmen tabii ki kusursuz de\u011fildir. \u015eimdi, modelin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve kullan\u0131c\u0131lara \u00e7\u0131karabilece\u011fi zorluklar\u0131 inceleyelim.<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor: <\/b>DeepSeek-V3, e\u011fitim a\u00e7\u0131s\u0131ndan verimli olsa da \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir altyap\u0131 gerektiriyor. Modelin tahmin yapmas\u0131 (inference<\/a>) i\u00e7in olduk\u00e7a g\u00fc\u00e7l\u00fc bir donan\u0131ma ihtiya\u00e7 vard\u0131r. Neticede, k\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya bireysel geli\u015ftiriciler i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 zor olabilir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131: <\/b>Model \u00c7in\u2019de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in siyasi olarak hassas konulara girmemek<\/a> \u00fczere programland\u0131. \u201cTiananmen Meydan\u0131 Protestolar\u0131\u201d veya \u201cTayvan\u2019\u0131n Ba\u011f\u0131ms\u0131zl\u0131\u011f\u0131\u201d gibi konular hakk\u0131nda bilgi vermekten ka\u00e7\u0131n\u0131yor. E\u011fer tamamen s\u0131n\u0131rs\u0131z cevaplar veren bir AI modeli ar\u0131yorsan\u0131z, bu bir sorun olabilir.<\/li>\n
- Mant\u0131ksal Ak\u0131l Y\u00fcr\u00fctme Eksiklikleri: <\/b>DeepSeek-V3, baz\u0131 mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme testlerinde beklenenin alt\u0131nda performans g\u00f6sterdi. \u00d6rne\u011fin, “Yan\u0131lt\u0131c\u0131 Dikkat” (Misguided Attention) testinde yaln\u0131zca %22 ba\u015far\u0131<\/a> oran\u0131na ula\u015ft\u0131. Test sonucu, modelin karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme konusunda bazen zay\u0131f kalabilece\u011fini g\u00f6steriyor.<\/li>\n<\/ul>\n
DeepSeek-V3 ciddi anlamda etkileyici, verimli, uzun metinleri i\u015fleyebilen ve \u00e7oklu dil deste\u011fi sunan bir modeldir. Fakat belirtti\u011fimiz eksiklikler nedeniyle baz\u0131 kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in ideal olmayabilir.<\/p>\n
Yine de, DeepSeek AI modellerini s\u00fcrekli olarak geli\u015ftirdi\u011finden, gelecekte \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc s\u00fcr\u00fcmlerin \u00e7\u0131kmas\u0131 muhtemeldir.<\/p>\n
E\u011fer y\u00fcksek performansl\u0131, uzun konu\u015fmalar\u0131 y\u00f6netebilen ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir AI ar\u0131yorsan\u0131z, DeepSeek-V3 kesinlikle dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken bir se\u00e7enektir.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
En Yeni DeepSeek Nedir? R1 (DeepThink) Modelinde Hangi Geli\u015ftirmeler Var?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek R1, \u00c7inli giri\u015fim DeepSeek\u2019in Ocakta 2025\u2019te piyasaya s\u00fcr\u00fclen yeni nesil yapay zeka ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme i\u00e7in tasarland\u0131\u011f\u0131ndan, OpenAI gibi b\u00fcy\u00fck \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n![\"En](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-R1-DeepThink-nedir.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\nR1\u2019i \u00f6ne \u00e7\u0131karan en b\u00fcy\u00fck \u00f6zelliklerden biri verimlili\u011fidir. AI modellerini e\u011fitmek genellikle son derece maliyetli bir s\u00fcre\u00e7tir. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri bu s\u00fcre\u00e7 i\u00e7in y\u00fcz milyonlarca dolar harcar.<\/p>\n
Al\u0131\u015f\u0131lagelmi\u015fin aksine DeepSeek, bu modeli yaln\u0131zca 2.000 Nvidia GPU<\/a> kullanarak e\u011fitti. Ba\u015fka bir deyi\u015fle; yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar maliyetle modeli haz\u0131rlamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Bahsetti\u011fimiz rakam, benzer projelere yap\u0131lan yat\u0131r\u0131mlara k\u0131yasla olduk\u00e7a d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr.<\/p>\nDeepSeek R1, DeepSeek V3\u2019te de kullan\u0131lan Mixture of Experts (MoE)<\/a> mimarisini kullan\u0131yor. Bu sayede, gereksiz kaynak harcamadan g\u00f6revleri tamamlaya odaklan\u0131yor. G\u00f6rev ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca gereken hesaplama g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullan\u0131yor.<\/p>\nBir di\u011fer \u00f6nemli avantaj\u0131 ise MIT (Massachusetts Teknoloji Enstit\u00fcs\u00fc) lisans\u0131 alt\u0131nda tamamen a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 olmas\u0131d\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler ve i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir.<\/p>\n
Pek \u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 AI modelinin lisans k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na sahip oldu\u011fu g\u00f6zler \u00f6n\u00fcndedir. Bu durum, DeepSeek R1\u2019i rakiplerinden ay\u0131ran b\u00fcy\u00fck bir fark olarak \u00f6ne \u00e7\u0131kar\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1\u2019in Performans\u0131<\/b><\/h4>\n
DeepSeek R1, yap\u0131lan testlerin genelinde olduk\u00e7a iyi sonu\u00e7lar verdi.<\/p>\n
\n- AIME 2024 benchmark testinde %79.8 Pass@1 puan\u0131 ald\u0131. Bu test, AI\u2019\u0131n mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7er.<\/li>\n
- MATH-500 testinde %97.3 ba\u015far\u0131 oran\u0131na ula\u015ft\u0131, bu da onun karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc oldu\u011funu g\u00f6steriyor.<\/li>\n<\/ul>\n
R1, yapay zeka geli\u015fiminin nas\u0131l evrildi\u011fini g\u00f6steren \u00f6nemli bir modeldir. \u015eirketlerin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fi yeni bir d\u00f6nemin kap\u0131lar\u0131n\u0131 aral\u0131yor.<\/p>\n
Hen\u00fcz ne kadar yayg\u0131n olarak benimsenece\u011fi belli de\u011fildir. Ancak maliyet avantaj\u0131, g\u00fc\u00e7l\u00fc ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetenekleri ve a\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131, onu gelece\u011fi parlak bir model haline getiriyor.<\/p>\n
\nDeepSeek R1\u2019in Ana \u00d6zellikleri<\/b><\/h4>\n
DeepSeek R1, hangi alanlarda en iyi performans\u0131 sergiliyor? \u0130\u015fte modelin \u00f6ne \u00e7\u0131kan yetenekleri:<\/p>\n
\n- Geli\u015fmi\u015f Ak\u0131l Y\u00fcr\u00fctme Yetene\u011fi:<\/b> R1, mant\u0131ksal d\u00fc\u015f\u00fcnme ve problem \u00e7\u00f6zme gerektiren g\u00f6revlerde \u00fcst\u00fcnd\u00fcr. Kod yazabilir ve d\u00fczeltebilir, matematik problemlerini \u00e7\u00f6zebilir. Karma\u015f\u0131k bilimsel kavramlar\u0131 a\u00e7\u0131k bir \u015fekilde anlatabilir.<\/li>\n
- Yarat\u0131c\u0131 Yaz\u0131m ve \u0130\u00e7erik \u00dcretimi:<\/b> DeepSeek-R1 modeli hikayeler yazabilir ve sorular\u0131 yan\u0131tlayabilir. Ayr\u0131ca metinleri d\u00fczenleyebilir ve \u00f6zetleyebilir. G\u00fcnl\u00fck yaz\u0131m i\u015flerinden profesyonel i\u00e7erik \u00fcretimine kadar geni\u015f bir kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir.<\/li>\n
- Zincirleme D\u00fc\u015f\u00fcnme (Chain-of-Thought Reasoning):<\/b> DeepSeek-R1, \u00e7ok a\u015famal\u0131 g\u00f6revleri mant\u0131ksal s\u0131ralamalar halinde par\u00e7alara ay\u0131rabilir. Bu \u00f6zellik, planlama, lojistik y\u00f6netimi ve tedarik zinciri y\u00f6netimi gibi alanlarda verimlili\u011fi art\u0131rabilir.<\/li>\n
- Hafif (Distilled) Model \u00c7e\u015fitleri:<\/b> Firma, daha d\u00fc\u015f\u00fck donan\u0131mla \u00e7al\u0131\u015fabilen R1\u2019in hafif versiyonlar\u0131n\u0131 da geli\u015ftirdi. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ve DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B modelleri bunlara \u00f6rnek g\u00f6sterilebilir. Bu s\u00fcr\u00fcmler, daha az hesaplama g\u00fcc\u00fc gerektirirken belirli alanlarda y\u00fcksek performans sunuyor.<\/li>\n
- Ger\u00e7ek Zamanl\u0131 Karar Verme:<\/b> DeepSeek R1, h\u0131zl\u0131 analiz yap\u0131p an\u0131nda karar verebilir. H\u0131zl\u0131 analiz, onu otonom sistemler ve finansal analiz gibi h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru yan\u0131tlar\u0131n kritik oldu\u011fu alanlar i\u00e7in ideal hale getiriyor.<\/li>\n
- \u00c7oklu Ajan Deste\u011fi (Multi-Agent Support):<\/b> Model, birden fazla AI sistemiyle birlikte \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarland\u0131. \u00c7oklu ajan deste\u011fi, AI\u2019\u0131n birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 senaryolarda b\u00fcy\u00fck avantaj sa\u011fl\u0131yor. Sim\u00fclasyonlar, i\u015f birli\u011fine dayal\u0131 robotlar ve otomatik ekip \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 gibi alanlardaki kullan\u0131m\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n
R1, teknik problemleri \u00e7\u00f6zmekten i\u00e7erik \u00fcretmeye ve karma\u015f\u0131k i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini organize etmeye kadar geni\u015f bir kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r? R1 (DeepThink) Modeli \u0130\u00e7in Ad\u0131m Ad\u0131m Ba\u015flang\u0131\u00e7 Rehberi<\/b><\/h4>\n
DeepSeek R1\u2019i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m anlataca\u011f\u0131z. O zaman haz\u0131r olun ve ba\u015flayal\u0131m!<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com\u2019a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/b><\/p>\n
DeepSeek R1\u2019i kullanmaya ba\u015flamak olduk\u00e7a kolayd\u0131r. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131, favori arama motorlar\u0131nda “DeepSeek” aramas\u0131 yaparak resmi siteye ula\u015fabilir. Yahut do\u011frudan bu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullanarak siteye eri\u015febilir: https\/\/chat.deepseek.com\/<\/a><\/p>\nE\u011fer DeepSeek\u2019in resmi sitesine bir arama sonucuyla ula\u015ft\u0131ysan\u0131z, kar\u015f\u0131n\u0131za iki se\u00e7enek \u00e7\u0131kacakt\u0131r.<\/p>\n
\n- Hemen Ba\u015fla (Start Now):<\/b><\/li>\n<\/ol>\n
\n- Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu se\u00e7enek, do\u011frudan sohbet aray\u00fcz\u00fcne y\u00f6nlendirir.<\/li>\n
- E\u011fer yukar\u0131daki ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z, zaten bu sayfada olacaks\u0131n\u0131z.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"Taray\u0131c\u0131](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/tarayicidan-DeepSeek-nasil-kullanilir.jpeg\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\n\n- DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 Edinin (Get DeepSeek App):<\/b><\/li>\n<\/ol>\n
\n- Bu se\u00e7ene\u011fe t\u0131klad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda bir QR kod g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenecektir.<\/li>\n
- Kodu tarad\u0131ktan sonra telefonunuzun i\u015fletim sistemine (iOS veya Android) g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirileceksiniz.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"Uygulama](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/uygulama-ile-DeepSeek-nasil-kullanilir.jpeg\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\nSizin i\u00e7in kullan\u0131m\u0131 en kolay olan opsiyonu se\u00e7in. Biz, bu rehberde “Hemen Ba\u015fla” se\u00e7ene\u011fini kullanarak sohbet aray\u00fcz\u00fcne giri\u015f yapaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
Ad\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1\u2019i Etkinle\u015ftirin<\/b><\/p>\n
Sohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda iste\u011finizi yazabilirsiniz ancak varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modeli kullan\u0131l\u0131r. DeepSeek R1\u2019e ge\u00e7mek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7inde yer alan “DeepThink (R1)” d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekir.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-yapay-zeka-nasil-kullanilir.png\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\nDeepSeek\u2019in yan\u0131t olu\u015ftururken internetten veri \u00e7ekmesini istiyorsan\u0131z “Ara” (Search) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klayabilirsiniz.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-ne-ise-yarar.png\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\nAd\u0131m 3: DeepSeek\u2019e Bir Soru Sorun<\/b><\/p>\n
Se\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra art\u0131k haz\u0131rs\u0131n\u0131z! \u00d6rnekte DeepSeek R1\u2019i etkinle\u015ftirdik ve ona bir soru sorduk. “Solana\u2019n\u0131n<\/a> tokenomisini ayr\u0131nt\u0131l\u0131 \u015fekilde a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir.”<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-nasil-kullanilir-ve-nasil-soru-sorulur.png\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\nR1 modelinin “d\u00fc\u015f\u00fcnme” s\u00fcrecini g\u00f6rebilirsiniz. Model, soruyu analiz ederken hangi ad\u0131mlar\u0131 izledi\u011fini de g\u00f6sterebilir.<\/p>\n![\"DeepSeek'e](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-nedir-ve-nasil-kullanilir.png\")
Kaynak: DeepSeek<\/figcaption><\/figure>\nDeepSeek R1\u2019den ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z yan\u0131ta bakarak iki modeli kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131ral\u0131m. Daha \u00f6nce DeepSeek V3\u2019\u00fcn daha kapsaml\u0131 bir yan\u0131t sundu\u011funun fark\u0131na vard\u0131k.<\/p>\n
DeepSeek R1\u2019in ise daha \u00f6zet ve mant\u0131kl\u0131 bir yan\u0131t verdi\u011fini g\u00f6r\u00fcyoruz. Bu \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 de\u011fil \u00e7\u00fcnk\u00fc R1, karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde daha iyi ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetene\u011fine sahip olacak \u015fekilde geli\u015ftirildi.<\/p>\n
R1 modeli, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme, mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131mlar, matematik problemleri ve kodlama konular\u0131nda daha iyi performans g\u00f6sterir.<\/p>\n
V3 ise genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modeli (LLM) olarak tasarland\u0131. G\u00fcnl\u00fck konu\u015fmalar, \u00e7ok dilli \u00e7eviri ve bilgi toplama gibi daha geni\u015f kullan\u0131m alanlar\u0131na hitap eder.<\/p>\n
E\u011fer yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiriciyseniz, kod yaz\u0131yor veya teknik problemler \u00e7\u00f6z\u00fcyorsan\u0131z, DeepSeek R1 sizin i\u00e7in daha iyi bir se\u00e7imdir.<\/p>\n
E\u011fer genel ama\u00e7l\u0131 bir AI sohbet modeli ar\u0131yorsan\u0131z, bilgi edinmek, metin olu\u015fturmak veya \u00e7eviri yapmak istiyorsan\u0131z, DeepSeek V3 sizin i\u00e7in yeterlidir. DeepSeek ayr\u0131ca, y\u00fckselecek coinler<\/a> aras\u0131nda se\u00e7im yapmak i\u00e7in strateji olu\u015fturman\u0131za da yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\nDeepSeek Yapay Zeka Modelleri Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/b><\/h2>\n
\u00c7in merkezli teknoloji giri\u015fimi DeepSeek\u2019in y\u00fckseli\u015fi, yapay zeka alan\u0131nda bir “Sputnik an\u0131” olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. T\u0131pk\u0131 so\u011fuk sava\u015f d\u00f6neminde Sovyetler Birli\u011fi\u2019nin uzay teknolojisinde beklenmedik bir at\u0131l\u0131m yapmas\u0131na benzetiliyor.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi, Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray\u2019daki karar al\u0131c\u0131lar\u0131n dikkatini \u00e7ekti. Akabinde sosyal medya ve arama motorlar\u0131 dahil her yerde DeepSeek nedir sorusu sorulmaya ba\u015fland\u0131.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-nasil-calisir.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\nLider model olan ChatGPT\u2019ye<\/a> ciddi bir rakip olan DeepSeek, Google\u2019\u0131n Gemini\u2019\u0131 ve OpenAI CEO\u2019su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modellere meydan okuyor.<\/p>\nDeepSeek\u2019in g\u00fcc\u00fc, verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor. Mimari, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine olan ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azalt\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services (AWS) ve Microsoft gibi b\u00fcy\u00fck \u015firketler, \u00fcst d\u00fczey donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri geli\u015ftirmeye devam ediyor. Tam da bu s\u0131rada, DeepSeek, daha az kaynak kullanarak benzer yetenekler sunacak \u015fekilde optimize edilmi\u015f bir model tasarlad\u0131.<\/p>\n
Sunulan verimlilik, ABD\u2019nin AI e\u011fitimi i\u00e7in gerekli ileri teknoloji \u00e7iplerin ihracat\u0131na koydu\u011fu k\u0131s\u0131tlamalara ra\u011fmen DeepSeek\u2019in geli\u015fmesini sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
Beyaz Saray, \u00c7in\u2019in en yeni bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini k\u0131s\u0131tlamak i\u00e7in ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. DeepSeek, bu engelleri a\u015fmak i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler geli\u015ftirerek modelini e\u011fitmeye ve optimize etmeye devam etti.<\/p>\n
Meta\u2019n\u0131n LLaMA modeli, Bat\u0131\u2019daki bulut hizmetleriyle entegre \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, DeepSeek\u2019in AI modeli \u00e7ok daha ba\u011f\u0131ms\u0131z bir yap\u0131ya sahiptir. Yani ABD\u2019nin veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131 olmadan \u00e7al\u0131\u015fabiliyor.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/b><\/h3>\n
Silikon Vadisi\u2019ndeki AI \u015firketleri, y\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle model e\u011fitiyor. DeepSeek ise ABD\u2019nin ihracat kontrolleri nedeniyle k\u0131s\u0131tl\u0131 donan\u0131mlarla \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
![\"\u00c7in](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-nasil-egitildi.jpg\")
<\/p>\n
DeepSeek, \u00e7ok a\u015famal\u0131 bir s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi ve bu s\u00fcre\u00e7 \u015funlar\u0131 i\u00e7eriyordu:<\/p>\n
\n- \u00d6n e\u011fitim (Pretraining)<\/li>\n
- Ba\u011flam uzunlu\u011fu geni\u015fletme (Context Extension)<\/li>\n
- Denetimli ince ayar (Supervised Fine-Tuning)<\/li>\n
- Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme (Reinforcement Learning)<\/li>\n<\/ul>\n
R1 modeli, 14.8 trilyon token i\u00e7eren \u00e7ok dilli devasa bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitim ald\u0131. E\u011fitim verileri a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 olarak \u0130ngilizce, \u00c7ince, matematik ve programlama i\u00e7eriklerinden olu\u015fuyordu. E\u015fsiz b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri seti, modelin temel bilgi altyap\u0131s\u0131n\u0131 olu\u015fturdu.<\/p>\n
Ba\u015flang\u0131\u00e7ta 4.000 tokenlik bir ba\u011flam uzunlu\u011funa sahip olan model, YaRN y\u00f6ntemi kullan\u0131larak 128.000 tokene geni\u015fletildi. Geli\u015fen DeepSeek, uzun metinleri analiz edebilir ve \u00e7ok daha tutarl\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretebilir hale geldi.<\/p>\n
Model, mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, matematik, programlama ve genel bilgi i\u00e7eren 1.5 milyon veri \u00f6rne\u011fi ile ince ayardan ge\u00e7irildi. Mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme verileri, uzman AI modelleri taraf\u0131ndan \u00fcretildi.<\/p>\n
Genel bilgi ve soru-cevap verileri, \u00f6nceki DeepSeek modellerinden al\u0131nd\u0131 ve insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Bu a\u015famada, modelin ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetenekleri daha da geli\u015ftirildi.<\/p>\n
DeepSeek\u2019in i\u00e7 s\u00fcr\u00fcmleriyle olu\u015fturulan sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitim yap\u0131ld\u0131. Alanlara \u00f6zel (domain-specific) verilerle optimize edildi. Yans\u0131tma ve do\u011frulama (reflection and verification) teknikleri kullan\u0131larak modelin hatalar\u0131 azalt\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Modeller i\u00e7in ayr\u0131ca “distillation” (safla\u015ft\u0131rma) ad\u0131 verilen bir y\u00f6ntem kulland\u0131. Y\u00f6ntemi kullanan yeni AI sistemleri, mevcut sistemlerin verdi\u011fi yan\u0131tlar\u0131 inceleyerek \u00f6\u011frenir. Modelin daha h\u0131zl\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fck maliyetle geli\u015ftirilmesinin \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7an da budur.<\/p>\n
S\u00fcre\u00e7, b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirmeden \u00fcst d\u00fczey AI modelleri olu\u015fturman\u0131n m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funu kan\u0131tlad\u0131.<\/p>\n
\u00c7in Yapay Zeka DeepSeek, ChatGPT ve Di\u011fer Rakiplerin Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131<\/b><\/h2>\n
Yapay zeka d\u00fcnyas\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor. DeepSeek-R1; ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlere kar\u015f\u0131 m\u00fccadele ediyor.<\/p>\n![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-yapay-zeka-ve-rakipleri.jpg\")
Kaynak: Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\nBat\u0131\u2019da OpenAI, Anthropic ve Google hakimiyeti s\u00fcrd\u00fcr\u00fcrken, DeepSeek, \u00c7in\u2019in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 alternatifi olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. Firma, uygun fiyatl\u0131 ve eri\u015filebilir bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunuyor. Peki, DeepSeek yapay zeka \u00fcr\u00fcnlerinin son modeli olan R1, ger\u00e7ekte nas\u0131l bir performans sergiliyor?<\/p>\n
Di\u011fer yapay zeka modelleri ve DeepSeek ne i\u015fe yarar inceledik. En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak olu\u015fturdu\u011fumuz tabloyu incelemeyi unutmay\u0131n!<\/p>\n
\n
DeepSeek AI Nedir?<\/b><\/h2>\n
DeepSeek AI, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 yapay zeka modelleri ile g\u00fcndeme gelen \u00c7in merkezli bir AI \u015firketidir. Bir\u00e7ok AI \u015firketi, modellerini kapal\u0131 tutup ki\u015fiselle\u015ftirmeye izin vermiyor. Bilakis DeepSeek, tamamen a\u00e7\u0131k bir yap\u0131 sunuyor.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k kaynak kodlu olmas\u0131, DeepSeek yapay zeka modellerini \u00f6zellikle pop\u00fcler hale getirdi. \u00c7\u00fcnk\u00fc pahal\u0131 API abonelikleri gerektirmeyen veya kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 olmayan AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arayanlara hitap ediyor.<\/p>\n
DeepSeek AI\u2019\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri hafif ve verimli tasar\u0131m\u0131d\u0131r. \u00c7o\u011fu Bat\u0131l\u0131 AI modeli gibi ham g\u00fcce bel ba\u011flamaz. Bunun yerine, yaln\u0131zca gerekli parametreleri aktif hale getirerek \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu sayede, daha az kaynak t\u00fcketerek karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirebilir.<\/p>\n
Bulut yerine yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labildi\u011finden, \u015firketler i\u00e7in daha uygun maliyetli ve kontrol edilebilir bir en iyi AI agent<\/a> \u00e7\u00f6z\u00fcmlerini sunar. \u00dcstelik a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki geli\u015ftiriciler taraf\u0131ndan s\u00fcrekli olarak geli\u015ftiriliyor. Ayr\u0131ca durmaks\u0131z\u0131n yeni uygulamalar da ekleniyor.<\/p>\n DeepSeek AI, \u00f6zellikle mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, kodlama ve problem \u00e7\u00f6zme konular\u0131nda olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Pek \u00e7ok kullan\u0131c\u0131, DeepSeek\u2019in baz\u0131 ticari AI modellerine k\u0131yasla daha h\u0131zl\u0131 ve daha do\u011fru \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00f6yl\u00fcyor.<\/p>\n Ger\u00e7ek d\u00fcnya kodlama g\u00f6revlerinde, DeepSeek, daha temiz ve optimize edilmi\u015f kodlar \u00fcretiyor. Di\u011fer AI modelleri genellikle gereksiz yere karma\u015f\u0131k \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Aksi \u015fekilde DeepSeek, daha verimli ve do\u011frudan \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunuyor.<\/p>\n \u015eimdi, DeepSeek ne i\u015fe yarar ve hangi alanlarda kullan\u0131l\u0131r g\u00f6z atal\u0131m. Yapay zeka modellerini hata ay\u0131klama i\u00e7in kullanan geli\u015ftiriciler<\/a>,<\/p>\n Geli\u015ftiriciler, DeepSeek\u2019in hatalar\u0131 daha iyi a\u00e7\u0131klayan bir model oldu\u011funun alt\u0131n\u0131 \u00e7iziyor. Yani sadece sorunun \u00e7\u00f6z\u00fclmesine odaklanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtiyorlar. Sorunun neden kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamalar\u0131na da yard\u0131mc\u0131 oldu\u011funu vurgulad\u0131lar.<\/p>\n DeepSeek, ayr\u0131ca matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmede de olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r. Baz\u0131 AI modelleri sadece kal\u0131p tan\u0131ma ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. DeepSeek ise mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme kullanarak cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6z\u00fcyor. \u00d6zellikleriyle; \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans uzmanlar\u0131 i\u00e7in olduk\u00e7a de\u011ferli bir ara\u00e7 haline geliyor.<\/p>\n ChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek, uzun konu\u015fmalarda da olduk\u00e7a ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r.<\/p>\n \u00c7o\u011fu AI modeli uzun diyaloglarda ba\u011flam\u0131 kaybederken DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. Bu da onu \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok a\u015famal\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 haline getiriyor.<\/p>\n DeepSeek yerel sunucularda sorunsuz \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilir. Dolay\u0131s\u0131yla \u015firketler ve geli\u015ftiriciler, verilerini harici sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Verileri \u00e7evrimd\u0131\u015f\u0131 tutmak isteyen \u015firketler veya AI \u00fczerinde tam kontrol isteyenler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r.<\/p>\n Model, kripto yat\u0131r\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131n yapmak istedi\u011fini analizlerde de yard\u0131mc\u0131 olmaya yetkindir. Piyasada \u00f6ne \u00e7\u0131kan en y\u00fcksek potansiyele sahip kripto paralar<\/a> \u00fczerinde incelemeler yapmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n DeepSeek 2023 y\u0131l\u0131nda kurulan, AI sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni olan bir oyuncudur. Lakin firma, k\u0131sa s\u00fcrede b\u00fcy\u00fck bir b\u00fcy\u00fcme kaydetti. Piyasaya sundu\u011fu birden fazla AI modeli, onu b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 seviyeye getirdi.<\/p>\n DeepSeek, en b\u00fcy\u00fck veya en karma\u015f\u0131k modelleri in\u015fa etmek yerine, verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji, \u015firketin h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131.<\/p>\n Ba\u015flang\u0131\u00e7ta, Bat\u0131l\u0131 \u015firketler AI pazar\u0131na hakim oldu\u011fu i\u00e7in kimse DeepSeek’i merak etmedi. Yani DeepSeek \u00e7ok fazla dikkat \u00e7ekmedi ancak cazip bir se\u00e7enek hlaine gelmeye ba\u015flad\u0131.<\/p>\n Firman\u0131n AI modellerinin birden ilgi g\u00f6rmesi, verimli ve rand\u0131manl\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine olan ilginin artmas\u0131d\u0131r. Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun maliyetli ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri aray\u0131\u015f\u0131na girdi. Do\u011fal olarak d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli DeepSeek yapay zeka modelleri g\u00fcndem konusu olmaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n Daha \u00f6nce kapal\u0131 kaynakl\u0131 modellere ba\u011f\u0131ml\u0131 olan \u015firketler ve geli\u015ftiriciler, art\u0131k DeepSeek\u2019in sundu\u011fu a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine daha yak\u0131ndan bak\u0131yor.<\/p>\n DeepSeek\u2019in AI d\u00fcnyas\u0131ndaki etkisi giderek b\u00fcy\u00fcyor. \u015eirketin ad\u0131, art\u0131k sekt\u00f6r devleriyle birlikte an\u0131l\u0131yor. \u0130\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u015feffaf, uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir AI ara\u00e7lar\u0131 aray\u0131\u015f\u0131nda oldu\u011fundan DeepSeek\u2019in sundu\u011fu a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 yakla\u015f\u0131m\u0131 be\u011feniyorlar.<\/p>\n T\u00fcm bunlar\u0131n etkisiyle Deepseek, uzun vadede kapal\u0131 kaynakl\u0131 modellere kar\u015f\u0131 g\u00fc\u00e7l\u00fc bir alternatif haline gelebilir.<\/p>\n DeepSeek\u2019in son d\u00f6nemde pop\u00fclerli\u011fi patlad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in akl\u0131n\u0131za farkl\u0131 sorular gelebilir. \u00c7in yapay zeka Deepseek uygulamas\u0131n\u0131n arkas\u0131nda kimler var? Yaz\u0131m\u0131z\u0131n bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde, bu sorular\u0131 detayl\u0131 olarak cevapland\u0131raca\u011f\u0131z.<\/p>\n \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng, DeepSeek\u2019i kuran ismin ta kendisidir. 1985 y\u0131l\u0131nda Zhanjiang, Guangdong\u2019da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi\u2019nde e\u011fitim ald\u0131. \u00dcniversitede makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka teknolojilerine<\/a> b\u00fcy\u00fck ilgi duymaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n AI d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m atmadan \u00f6nce, 2015 y\u0131l\u0131nda High-Flyer adl\u0131 bir hedge (serbest yat\u0131r\u0131m) fonunun kurucu orta\u011f\u0131 oldu. High-Flyer Quantitative Investment Management fonu, AI kullanarak hisse senedi piyasas\u0131 trendlerini analiz ediyordu.<\/p>\n Liang Wenfeng\u2019in ortak oldu\u011fu fon, b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 elde etti. Y\u00f6netilen varl\u0131klar\u0131 8 milyar dolar\u0131 a\u015ft\u0131. Yapay zekan\u0131n finans d\u00fcnyas\u0131ndaki potansiyelini g\u00f6rd\u00fckten sonra Liang, ticaretin \u00f6tesindeki yapay zekay\u0131<\/a> ke\u015ffetmeye karar verdi.<\/p>\n 2023 y\u0131l\u0131nda, g\u00fc\u00e7l\u00fc AI modelleri geli\u015ftirmek amac\u0131yla DeepSeek\u2019i kurdu. Amac\u0131, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek bir \u00fcr\u00fcn ortaya \u00e7\u0131karmakt\u0131. Fakat onun yakla\u015f\u0131m\u0131, di\u011fer yapay zeka firmalar\u0131na g\u00f6re farkl\u0131yd\u0131.<\/p>\n Wenfeng, y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 hale getirmeye odakland\u0131. \u00c7\u00fcnk\u00fc geli\u015ftiricilerin ve i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Tabii bunun yan\u0131nda, b\u00fcy\u00fck AI modellerinin e\u011fitim maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrerek daha verimli olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya yo\u011funla\u015ft\u0131.<\/p>\n DeepSeek\u2019in merkezi \u00c7in\u2019in Hangzhou kentinde bulunuyor ve 2025 y\u0131l\u0131 itibar\u0131yla ekibinde 200\u2019den az ki\u015fi var. Ekip, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, derin \u00f6\u011frenme<\/a> ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli AI e\u011fitimi konular\u0131nda uzmanla\u015fm\u0131\u015f ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fuyor.<\/p>\n Liang Wenfeng\u2019in vizyonu, sadece Bat\u0131l\u0131 AI modelleriyle rekabet etmek de\u011fildir. O, ayn\u0131 zamanda \u00c7in\u2019i AI ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme alan\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir oyuncu haline getirmek istiyor. Hem yenilik\u00e7i hem de geni\u015f kitlelere eri\u015febilecek AI teknolojileri \u00fcretmek istiyor.<\/p>\n DeepSeek, 2023 y\u0131l\u0131ndan bu yana bir\u00e7ok AI modeli yay\u0131nlad\u0131. \u00c7\u0131kan her yeni s\u00fcr\u00fcm, bir \u00f6ncekine g\u00f6re daha geli\u015fmi\u015f \u00f6zellikler sundu.<\/p>\n S\u00fcr\u00fcmlerinin odakland\u0131\u011f\u0131 alanlar ve zamanla ger\u00e7ekle\u015fen geli\u015ftirmelere g\u00f6z atal\u0131m.<\/p>\n DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/b><\/p>\n \u0130lk model olan Coder, kod yazma ve anlamaya odaklan\u0131yordu. 16K (16 bin) token ba\u011flam uzunlu\u011funa sahipti yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 i\u015fleyebiliyordu.<\/p>\n DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/b><\/p>\n K\u0131sa bir s\u00fcre sonra, 7 milyar (7B) ve 67 milyar (67B) parametreye sahip iki genel ama\u00e7l\u0131 AI modeli yay\u0131nlad\u0131lar. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildikleri i\u00e7in, d\u00f6nemin en b\u00fcy\u00fck AI modelleriyle rekabet edebilecek seviyedeydiler.<\/p>\n DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/b><\/p>\n Math modeli, temel matematikten ileri d\u00fczey problem \u00e7\u00f6zmeye kadar her alanda geli\u015ftirilmi\u015fti. Denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme<\/a> ile e\u011fitildi\u011fi i\u00e7in daha ak\u0131ll\u0131 hale geldi.<\/p>\n DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/b><\/p>\n B\u00fcy\u00fck bir g\u00fcncelleme olarak geldi. Mixture-of-Experts (MoE) ad\u0131 verilen yeni bir \u201cUzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131\u201d mimarisi kullan\u0131ld\u0131. Ayr\u0131ca Multi-head Latent Attention (MLA) isimli \u201c\u00c7ok Katmanl\u0131 Gizli Odaklanma\u201d mekanizmas\u0131 eklendi. Ba\u011flam uzunlu\u011fu 128K (128 bin) tokene \u00e7\u0131kar\u0131ld\u0131 ki b\u00f6ylece b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini daha verimli i\u015fleyebiliyordu.<\/p>\n DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/b><\/p>\n Kodlama modelinin daha verimli ve uzun ba\u011flam destekli geli\u015ftirilmi\u015f versiyonudur.<\/p>\n DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/b><\/p>\n V2.50 modeli, sohbet botu ve kodlama modellerini birle\u015ftirdi. Dolay\u0131s\u0131yla daha dengeli bir yapay zeka deneyimi sundu.<\/p>\n DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/b><\/p>\n Mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme \u00fczerine yo\u011funla\u015ft\u0131. Ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak problem \u00e7\u00f6zme yetenekleri geli\u015ftirildi.<\/p>\n DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/b><\/p>\n Bir \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcm\u00fcn daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 hale getirilmi\u015f versiyonudur. \u00c7oklu dil deste\u011fi, matematik ve programlamaya \u00f6zel geli\u015ftirmeler i\u00e7eriyordu. MoE (Uzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131) sistemi korunurken ba\u011flam uzunlu\u011fu art\u0131r\u0131ld\u0131.<\/p>\n DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/b><\/p>\n DeepSeek\u2019in en yeni mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme modelleridir. R1-Zero, tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme (reinforcement learning) ile e\u011fitildi. Yani insanlar taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi<\/a> birle\u015ftirerek daha dengeli bir ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetene\u011fi sundu.<\/p>\n<\/div><\/div>\n Haberlerde de g\u00f6rebilece\u011finiz gibi bu model, DeepSeek\u2019in k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131n\u0131 da sa\u011flad\u0131.<\/p>\n DeepSeek-V3, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f AI modellerinden biri olarak kabul ediliyor. Aral\u0131k 2024\u2019te piyasaya s\u00fcr\u00fcld\u00fc ve \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcmlerine k\u0131yasla b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapt\u0131.<\/p>\n Model, Mixture-of-Experts (Uzman Mod\u00fcller A\u011f\u0131) sistemini kullan\u0131yor. Basit\u00e7e s\u00f6ylemek gerekirse, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f bir modeldir.<\/p>\n DeepSeek\u2019in V3 modeli, 671 milyar<\/a> parametreye sahiptir. Ancak her token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar parametre aktif hale geliyor. Bu \u00f6zellik sayesinde, gereksiz hesaplama g\u00fcc\u00fc harcamadan karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirebiliyor.<\/p>\n DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en b\u00fcy\u00fck \u00f6zelliklerden biri de modelin nas\u0131l e\u011fitildi\u011fidir.<\/p>\n E\u011fitim verisi:<\/b> DeepSeek-V3, tam 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Bu inan\u0131lmaz b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri miktar\u0131, modelin e\u011fitimi i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantaj sa\u011flad\u0131. E\u011fitim s\u00fcrecinde FP8 kar\u0131\u015f\u0131k hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullan\u0131ld\u0131. FP8, e\u011fitimi h\u0131zland\u0131r\u0131rken maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmeye yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n E\u011fitim s\u00fcresi:<\/b> Modelin e\u011fitimi, 2,78 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. AI modellerinin boyutlar\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde bu s\u00fcre olduk\u00e7a etkileyicidir.<\/p>\n Teknik geli\u015fmeler:<\/b> DeepSeek-V3, y\u00fck dengelemesini optimize etmek i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji (auxiliary loss free strategy) kulland\u0131. Cevaplar\u0131n\u0131n daha do\u011fal ve ba\u011flamsal olarak tutarl\u0131 olmas\u0131 i\u00e7in Multi-Token Prediction (MTP) gibi ileri teknikler kullan\u0131yor. MTP \u201c\u00c7oklu Token Tahmini\u201d mekanizmas\u0131 olarak adland\u0131r\u0131labilir.<\/p>\n Ba\u011flam uzunlu\u011fu:<\/b> En b\u00fcy\u00fck g\u00fcncellemelerden biri, 128.000 tokenlik ba\u011flam uzunlu\u011fudur. Bu, modelin s\u00fcper uzun konu\u015fmalar\u0131 y\u00f6netmesini sa\u011fl\u0131yor. Tabii ayn\u0131 zamanda devasa dok\u00fcmanlar\u0131 analiz etmesine ve karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip etmesine olanak tan\u0131yor. \u00c7o\u011fu AI modeli bu kadar uzun i\u00e7erikleri i\u015fleyemiyor. Fakat DeepSeek-V3, uzun s\u00fcreli konu\u015fmalar ve b\u00fcy\u00fck veri analizleri i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir se\u00e7enek sunuyor.<\/p>\n \u0130\u015fte, DeepSeek ne i\u015fe yarar sorusunun cevab\u0131n\u0131 modelin ald\u0131\u011f\u0131 e\u011fitimlerden yola \u00e7\u0131karak bu \u015fekilde cevaplam\u0131\u015f olduk. Peki, V3 modelinin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve zorland\u0131\u011f\u0131 alanlar var m\u0131?<\/p>\n T\u00fcm bunlar\u0131 cevaplamak i\u00e7in DeepSeek-V3 hakk\u0131ndaki bu son b\u00f6l\u00fcme g\u00f6z atal\u0131m.<\/p>\n V3 modeli, yapay zeka alan\u0131nda bir devrim olmas\u0131na ra\u011fmen tabii ki kusursuz de\u011fildir. \u015eimdi, modelin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve kullan\u0131c\u0131lara \u00e7\u0131karabilece\u011fi zorluklar\u0131 inceleyelim.<\/p>\n DeepSeek-V3 ciddi anlamda etkileyici, verimli, uzun metinleri i\u015fleyebilen ve \u00e7oklu dil deste\u011fi sunan bir modeldir. Fakat belirtti\u011fimiz eksiklikler nedeniyle baz\u0131 kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in ideal olmayabilir.<\/p>\n Yine de, DeepSeek AI modellerini s\u00fcrekli olarak geli\u015ftirdi\u011finden, gelecekte \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc s\u00fcr\u00fcmlerin \u00e7\u0131kmas\u0131 muhtemeldir.<\/p>\n E\u011fer y\u00fcksek performansl\u0131, uzun konu\u015fmalar\u0131 y\u00f6netebilen ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir AI ar\u0131yorsan\u0131z, DeepSeek-V3 kesinlikle dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken bir se\u00e7enektir.<\/p>\n<\/div><\/div>\n DeepSeek R1, \u00c7inli giri\u015fim DeepSeek\u2019in Ocakta 2025\u2019te piyasaya s\u00fcr\u00fclen yeni nesil yapay zeka ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme i\u00e7in tasarland\u0131\u011f\u0131ndan, OpenAI gibi b\u00fcy\u00fck \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n R1\u2019i \u00f6ne \u00e7\u0131karan en b\u00fcy\u00fck \u00f6zelliklerden biri verimlili\u011fidir. AI modellerini e\u011fitmek genellikle son derece maliyetli bir s\u00fcre\u00e7tir. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri bu s\u00fcre\u00e7 i\u00e7in y\u00fcz milyonlarca dolar harcar.<\/p>\n Al\u0131\u015f\u0131lagelmi\u015fin aksine DeepSeek, bu modeli yaln\u0131zca 2.000 Nvidia GPU<\/a> kullanarak e\u011fitti. Ba\u015fka bir deyi\u015fle; yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar maliyetle modeli haz\u0131rlamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Bahsetti\u011fimiz rakam, benzer projelere yap\u0131lan yat\u0131r\u0131mlara k\u0131yasla olduk\u00e7a d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr.<\/p>\n DeepSeek R1, DeepSeek V3\u2019te de kullan\u0131lan Mixture of Experts (MoE)<\/a> mimarisini kullan\u0131yor. Bu sayede, gereksiz kaynak harcamadan g\u00f6revleri tamamlaya odaklan\u0131yor. G\u00f6rev ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca gereken hesaplama g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullan\u0131yor.<\/p>\n Bir di\u011fer \u00f6nemli avantaj\u0131 ise MIT (Massachusetts Teknoloji Enstit\u00fcs\u00fc) lisans\u0131 alt\u0131nda tamamen a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 olmas\u0131d\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler ve i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir.<\/p>\n Pek \u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 AI modelinin lisans k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na sahip oldu\u011fu g\u00f6zler \u00f6n\u00fcndedir. Bu durum, DeepSeek R1\u2019i rakiplerinden ay\u0131ran b\u00fcy\u00fck bir fark olarak \u00f6ne \u00e7\u0131kar\u0131yor.<\/p>\n DeepSeek R1, yap\u0131lan testlerin genelinde olduk\u00e7a iyi sonu\u00e7lar verdi.<\/p>\n R1, yapay zeka geli\u015fiminin nas\u0131l evrildi\u011fini g\u00f6steren \u00f6nemli bir modeldir. \u015eirketlerin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fi yeni bir d\u00f6nemin kap\u0131lar\u0131n\u0131 aral\u0131yor.<\/p>\n Hen\u00fcz ne kadar yayg\u0131n olarak benimsenece\u011fi belli de\u011fildir. Ancak maliyet avantaj\u0131, g\u00fc\u00e7l\u00fc ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetenekleri ve a\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131, onu gelece\u011fi parlak bir model haline getiriyor.<\/p>\n DeepSeek R1, hangi alanlarda en iyi performans\u0131 sergiliyor? \u0130\u015fte modelin \u00f6ne \u00e7\u0131kan yetenekleri:<\/p>\n R1, teknik problemleri \u00e7\u00f6zmekten i\u00e7erik \u00fcretmeye ve karma\u015f\u0131k i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini organize etmeye kadar geni\u015f bir kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir.<\/p>\n DeepSeek R1\u2019i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m anlataca\u011f\u0131z. O zaman haz\u0131r olun ve ba\u015flayal\u0131m!<\/p>\n Ad\u0131m 1: DeepSeek.com\u2019a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/b><\/p>\n DeepSeek R1\u2019i kullanmaya ba\u015flamak olduk\u00e7a kolayd\u0131r. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131, favori arama motorlar\u0131nda “DeepSeek” aramas\u0131 yaparak resmi siteye ula\u015fabilir. Yahut do\u011frudan bu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullanarak siteye eri\u015febilir: https\/\/chat.deepseek.com\/<\/a><\/p>\n E\u011fer DeepSeek\u2019in resmi sitesine bir arama sonucuyla ula\u015ft\u0131ysan\u0131z, kar\u015f\u0131n\u0131za iki se\u00e7enek \u00e7\u0131kacakt\u0131r.<\/p>\n Sizin i\u00e7in kullan\u0131m\u0131 en kolay olan opsiyonu se\u00e7in. Biz, bu rehberde “Hemen Ba\u015fla” se\u00e7ene\u011fini kullanarak sohbet aray\u00fcz\u00fcne giri\u015f yapaca\u011f\u0131z.<\/p>\n Ad\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1\u2019i Etkinle\u015ftirin<\/b><\/p>\n Sohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda iste\u011finizi yazabilirsiniz ancak varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modeli kullan\u0131l\u0131r. DeepSeek R1\u2019e ge\u00e7mek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7inde yer alan “DeepThink (R1)” d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekir.<\/p>\n DeepSeek\u2019in yan\u0131t olu\u015ftururken internetten veri \u00e7ekmesini istiyorsan\u0131z “Ara” (Search) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klayabilirsiniz.<\/p>\n Ad\u0131m 3: DeepSeek\u2019e Bir Soru Sorun<\/b><\/p>\n Se\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra art\u0131k haz\u0131rs\u0131n\u0131z! \u00d6rnekte DeepSeek R1\u2019i etkinle\u015ftirdik ve ona bir soru sorduk. “Solana\u2019n\u0131n<\/a> tokenomisini ayr\u0131nt\u0131l\u0131 \u015fekilde a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir.”<\/p>\n R1 modelinin “d\u00fc\u015f\u00fcnme” s\u00fcrecini g\u00f6rebilirsiniz. Model, soruyu analiz ederken hangi ad\u0131mlar\u0131 izledi\u011fini de g\u00f6sterebilir.<\/p>\n DeepSeek R1\u2019den ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z yan\u0131ta bakarak iki modeli kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131ral\u0131m. Daha \u00f6nce DeepSeek V3\u2019\u00fcn daha kapsaml\u0131 bir yan\u0131t sundu\u011funun fark\u0131na vard\u0131k.<\/p>\n DeepSeek R1\u2019in ise daha \u00f6zet ve mant\u0131kl\u0131 bir yan\u0131t verdi\u011fini g\u00f6r\u00fcyoruz. Bu \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 de\u011fil \u00e7\u00fcnk\u00fc R1, karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde daha iyi ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetene\u011fine sahip olacak \u015fekilde geli\u015ftirildi.<\/p>\n R1 modeli, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme, mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131mlar, matematik problemleri ve kodlama konular\u0131nda daha iyi performans g\u00f6sterir.<\/p>\n V3 ise genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modeli (LLM) olarak tasarland\u0131. G\u00fcnl\u00fck konu\u015fmalar, \u00e7ok dilli \u00e7eviri ve bilgi toplama gibi daha geni\u015f kullan\u0131m alanlar\u0131na hitap eder.<\/p>\n E\u011fer yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiriciyseniz, kod yaz\u0131yor veya teknik problemler \u00e7\u00f6z\u00fcyorsan\u0131z, DeepSeek R1 sizin i\u00e7in daha iyi bir se\u00e7imdir.<\/p>\n E\u011fer genel ama\u00e7l\u0131 bir AI sohbet modeli ar\u0131yorsan\u0131z, bilgi edinmek, metin olu\u015fturmak veya \u00e7eviri yapmak istiyorsan\u0131z, DeepSeek V3 sizin i\u00e7in yeterlidir. DeepSeek ayr\u0131ca, y\u00fckselecek coinler<\/a> aras\u0131nda se\u00e7im yapmak i\u00e7in strateji olu\u015fturman\u0131za da yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n \u00c7in merkezli teknoloji giri\u015fimi DeepSeek\u2019in y\u00fckseli\u015fi, yapay zeka alan\u0131nda bir “Sputnik an\u0131” olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. T\u0131pk\u0131 so\u011fuk sava\u015f d\u00f6neminde Sovyetler Birli\u011fi\u2019nin uzay teknolojisinde beklenmedik bir at\u0131l\u0131m yapmas\u0131na benzetiliyor.<\/p>\n DeepSeek\u2019in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi, Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray\u2019daki karar al\u0131c\u0131lar\u0131n dikkatini \u00e7ekti. Akabinde sosyal medya ve arama motorlar\u0131 dahil her yerde DeepSeek nedir sorusu sorulmaya ba\u015fland\u0131.<\/p>\n Lider model olan ChatGPT\u2019ye<\/a> ciddi bir rakip olan DeepSeek, Google\u2019\u0131n Gemini\u2019\u0131 ve OpenAI CEO\u2019su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modellere meydan okuyor.<\/p>\n DeepSeek\u2019in g\u00fcc\u00fc, verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor. Mimari, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine olan ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azalt\u0131yor.<\/p>\n Amazon Web Services (AWS) ve Microsoft gibi b\u00fcy\u00fck \u015firketler, \u00fcst d\u00fczey donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 AI \u00e7\u00f6z\u00fcmleri geli\u015ftirmeye devam ediyor. Tam da bu s\u0131rada, DeepSeek, daha az kaynak kullanarak benzer yetenekler sunacak \u015fekilde optimize edilmi\u015f bir model tasarlad\u0131.<\/p>\n Sunulan verimlilik, ABD\u2019nin AI e\u011fitimi i\u00e7in gerekli ileri teknoloji \u00e7iplerin ihracat\u0131na koydu\u011fu k\u0131s\u0131tlamalara ra\u011fmen DeepSeek\u2019in geli\u015fmesini sa\u011flad\u0131.<\/p>\n Beyaz Saray, \u00c7in\u2019in en yeni bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini k\u0131s\u0131tlamak i\u00e7in ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. DeepSeek, bu engelleri a\u015fmak i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler geli\u015ftirerek modelini e\u011fitmeye ve optimize etmeye devam etti.<\/p>\n Meta\u2019n\u0131n LLaMA modeli, Bat\u0131\u2019daki bulut hizmetleriyle entegre \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, DeepSeek\u2019in AI modeli \u00e7ok daha ba\u011f\u0131ms\u0131z bir yap\u0131ya sahiptir. Yani ABD\u2019nin veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131 olmadan \u00e7al\u0131\u015fabiliyor.<\/p>\n Silikon Vadisi\u2019ndeki AI \u015firketleri, y\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle model e\u011fitiyor. DeepSeek ise ABD\u2019nin ihracat kontrolleri nedeniyle k\u0131s\u0131tl\u0131 donan\u0131mlarla \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n DeepSeek, \u00e7ok a\u015famal\u0131 bir s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi ve bu s\u00fcre\u00e7 \u015funlar\u0131 i\u00e7eriyordu:<\/p>\n R1 modeli, 14.8 trilyon token i\u00e7eren \u00e7ok dilli devasa bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitim ald\u0131. E\u011fitim verileri a\u011f\u0131rl\u0131kl\u0131 olarak \u0130ngilizce, \u00c7ince, matematik ve programlama i\u00e7eriklerinden olu\u015fuyordu. E\u015fsiz b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki veri seti, modelin temel bilgi altyap\u0131s\u0131n\u0131 olu\u015fturdu.<\/p>\n Ba\u015flang\u0131\u00e7ta 4.000 tokenlik bir ba\u011flam uzunlu\u011funa sahip olan model, YaRN y\u00f6ntemi kullan\u0131larak 128.000 tokene geni\u015fletildi. Geli\u015fen DeepSeek, uzun metinleri analiz edebilir ve \u00e7ok daha tutarl\u0131 yan\u0131tlar \u00fcretebilir hale geldi.<\/p>\n Model, mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, matematik, programlama ve genel bilgi i\u00e7eren 1.5 milyon veri \u00f6rne\u011fi ile ince ayardan ge\u00e7irildi. Mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme verileri, uzman AI modelleri taraf\u0131ndan \u00fcretildi.<\/p>\n Genel bilgi ve soru-cevap verileri, \u00f6nceki DeepSeek modellerinden al\u0131nd\u0131 ve insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Bu a\u015famada, modelin ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetenekleri daha da geli\u015ftirildi.<\/p>\n DeepSeek\u2019in i\u00e7 s\u00fcr\u00fcmleriyle olu\u015fturulan sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitim yap\u0131ld\u0131. Alanlara \u00f6zel (domain-specific) verilerle optimize edildi. Yans\u0131tma ve do\u011frulama (reflection and verification) teknikleri kullan\u0131larak modelin hatalar\u0131 azalt\u0131ld\u0131.<\/p>\n Modeller i\u00e7in ayr\u0131ca “distillation” (safla\u015ft\u0131rma) ad\u0131 verilen bir y\u00f6ntem kulland\u0131. Y\u00f6ntemi kullanan yeni AI sistemleri, mevcut sistemlerin verdi\u011fi yan\u0131tlar\u0131 inceleyerek \u00f6\u011frenir. Modelin daha h\u0131zl\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fck maliyetle geli\u015ftirilmesinin \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7an da budur.<\/p>\n S\u00fcre\u00e7, b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirmeden \u00fcst d\u00fczey AI modelleri olu\u015fturman\u0131n m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funu kan\u0131tlad\u0131.<\/p>\n Yapay zeka d\u00fcnyas\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor. DeepSeek-R1; ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlere kar\u015f\u0131 m\u00fccadele ediyor.<\/p>\n Bat\u0131\u2019da OpenAI, Anthropic ve Google hakimiyeti s\u00fcrd\u00fcr\u00fcrken, DeepSeek, \u00c7in\u2019in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 alternatifi olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. Firma, uygun fiyatl\u0131 ve eri\u015filebilir bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunuyor. Peki, DeepSeek yapay zeka \u00fcr\u00fcnlerinin son modeli olan R1, ger\u00e7ekte nas\u0131l bir performans sergiliyor?<\/p>\n Di\u011fer yapay zeka modelleri ve DeepSeek ne i\u015fe yarar inceledik. En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak olu\u015fturdu\u011fumuz tabloyu incelemeyi unutmay\u0131n!<\/p>\n\u00c7in Yapay Zeka DeepSeek Ne Kadar \u0130yi?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek\u2019in Sahibi Kim?<\/b><\/h4>\n
En Eski ve En Yeni DeepSeek Nedir? Modelin Farkl\u0131 S\u00fcr\u00fcmlerinin \u0130ncelemesi<\/b><\/h2>\n
V3 Model Kodlu DeepSeek Nedir? DeepSeek-V3 Neler Yapabilir?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek-V3 Modelinin Limitleri<\/b><\/h4>\n
\n
En Yeni DeepSeek Nedir? R1 (DeepThink) Modelinde Hangi Geli\u015ftirmeler Var?<\/b><\/h3>\n
DeepSeek R1\u2019in Performans\u0131<\/b><\/h4>\n
\n
DeepSeek R1\u2019in Ana \u00d6zellikleri<\/b><\/h4>\n
\n
DeepSeek Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r? R1 (DeepThink) Modeli \u0130\u00e7in Ad\u0131m Ad\u0131m Ba\u015flang\u0131\u00e7 Rehberi<\/b><\/h4>\n
\n
\n
\n
\n
DeepSeek Yapay Zeka Modelleri Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/b><\/h2>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/b><\/h3>\n
<\/p>\n\n
\u00c7in Yapay Zeka DeepSeek, ChatGPT ve Di\u011fer Rakiplerin Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131<\/b><\/h2>\n
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/DeepSeek-yapay-zeka-bitcoin-fiyati-hatasi.png\")
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-bitcoin-fiyati-ne-kadar.png\")
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-nasil-kullanilir.png\")
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-trump-memecoin.png\")
![\"DeepSeek'e](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-ftx-ne-zaman-iflas-etti.png\")
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/ftx-neden-coktu.png\")
![\"DeepSeek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/02\/deepseek-kripto-fiyat-tahminleri.png\")