\u00d6ne \u00c7\u0131kan Noktalar \u2013 DeepSeek<\/h2>\r\n \n \r\n \n - \r\n DeepSeek, dil modelleri ve a\u00e7\u0131k kaynak yakla\u015f\u0131m\u0131yla \u00f6ne \u00e7\u0131kan \u00c7inli bir yapay zeka \u015firketidir. <\/li>\r\n \n
- \r\n Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kurulan \u015firket, rakiplerine k\u0131yasla \u00e7ok daha d\u00fc\u015f\u00fck maliyetlerle sistem geli\u015ftirerek y\u00fcksek performans\u0131 daha eri\u015filebilir k\u0131lar. <\/li>\r\n \n
- \r\n DeepSeek\u2019in h\u0131zl\u0131 y\u00fckseli\u015fi borsalarda \u015fok etkisi yarat\u0131yor. ABD\u2019li yapay zeka \u015firketlerini zorluyor ve \u00c7in\u2019in AI g\u00fcc\u00fc tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131 alevlendiriyor. <\/li>\r\n \n
- \r\n DeepSeek, verimlilik ve a\u00e7\u0131k kaynak inovasyonuna odaklan\u0131yor. Geli\u015fen yapay zeka ekosisteminde iddial\u0131 bir oyuncu olarak konumlan\u0131yor. <\/li>\r\n \n <\/ul>\r\n \n <\/div>\r\n \n
DeepSeek AI Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek, a\u00e7\u0131k kaynak yapay zeka modelleriyle man\u015fetlere ta\u015f\u0131nan \u00c7inli bir yapay zeka \u015firketidir. Modellerini kapal\u0131 tutan ve \u00f6zelle\u015ftirmeyi k\u0131s\u0131tlayan bir\u00e7ok yapay zeka \u015firketinin aksine, geli\u015ftiricilere, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara ve i\u015fletmelere tamamen a\u00e7\u0131kt\u0131r.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131, pahal\u0131 API abonelikleri gerektirmeyen veya kullan\u0131m\u0131 s\u0131n\u0131rl\u0131 yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri aras\u0131nda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131n\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
![\"deepseek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325441.jpg\")
<\/p>\n
DeepSeek yapay zeka modelinin en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri hafif tasar\u0131m\u0131d\u0131r. Bat\u0131l\u0131 yapay zeka modellerinin \u00e7o\u011fu gibi kaba kuvvete dayanmak yerine, DeepSeek yaln\u0131zca gerekli parametreleri aktive ediyor. Bu sayede karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha az kaynakla yerine getirebiliyor.<\/p>\n
DeepSeek, bbulut yerine yapay zekay\u0131 yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak isteyen i\u015fletmeler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. A\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131 nedeniyle d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki geli\u015ftiriciler modeli de\u011fi\u015ftirebiliyor ve geli\u015ftirebiliyor. B\u00f6ylece s\u00fcrekli iyile\u015ftiriliyor ve yeni uygulama alanlar\u0131 ekleniyor.<\/p>\n
DeepSeek Ne Kadar \u0130yi?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek AI ne i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor? DeepSeek AI, \u00f6zellikle mant\u0131ksal muhakeme, kodlama ve problem \u00e7\u00f6zme alanlar\u0131nda etkileyici performans sergiliyor. Bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131, modelin tan\u0131nm\u0131\u015f ticari modellerden daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar verdi\u011fini belirtiyor.<\/p>\n
Kodlama G\u00f6revleri<\/strong><\/h3>\nGer\u00e7ek d\u00fcnya kodlama g\u00f6revlerinde, DeepSeek’in \u00e7\u00f6z\u00fcmleri di\u011fer yapay zeka modellerine k\u0131yasla daha temiz ve optimize kod \u00fcretti\u011fi biliniyor. Hata ay\u0131klama i\u00e7in kullanan geli\u015ftiriciler, modelin sadece h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm sunmak yerine problemi anlaman\u0131z\u0131 sa\u011flayan daha iyi hata a\u00e7\u0131klamalar\u0131 verdi\u011fini s\u00f6yl\u00fcyor.<\/p>\n
Matematik Problem \u00c7\u00f6zme<\/strong><\/h3>\nDeepSeek’in ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir di\u011fer alan matematik problemleridir. \u00d6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131maya dayanan yapay zekalar\u0131n aksine, DeepSeek cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in mant\u0131ksal muhakeme kullan\u0131yor.<\/p>\n
Kesin ve do\u011fru cevaplara ihtiya\u00e7 duyan \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans profesyonelleri i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n
Uzun Etkile\u015fimler<\/strong><\/h3>\nChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek uzun sohbetlerde de ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6steriyor. Bir\u00e7ok yapay zeka modeli uzun etkile\u015fimlerde \u00f6nceki ba\u011flam\u0131 kaybediyor. DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. DeepSeek,, \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in idealdir.<\/p>\n
\u00c7inli yapay zeka modeli kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131labiliyor. B\u00f6ylece i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler verilerini d\u0131\u015f sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Hassas verilere sahip veya yapay zekalar\u0131 \u00fczerinde tam kontrol isteyen \u015firketler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/strong><\/h3>\nDeepSeek 2023’te kuruldu, yani yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni bir oyuncudur. Buna ra\u011fmen \u015firket h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc. Kendini b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 ligde konumland\u0131ran birden fazla yapay zeka modeli piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta DeepSeek AI, Bat\u0131l\u0131 \u015firketlerin yapay zeka alan\u0131na hakim olmas\u0131 nedeniyle k\u00fcresel \u00e7apta fazla dikkat \u00e7ekmedi.<\/p>\n
Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arad\u0131k\u00e7a, DeepSeek cazip bir se\u00e7enektir.<\/p>\n
Tescilli modellere g\u00fcvenen i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u00f6zellikle mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle e\u015fit veya daha iyi performans g\u00f6stermektedir. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zekan\u0131n neler sunabilece\u011fini yak\u0131ndan inceliyor.<\/p>\n
DeepSeek’in Sahibi Kim?<\/strong><\/h2>\nSon d\u00f6nemdeki pop\u00fclarite patlamas\u0131yla birlikte, DeepSeek’i kimin olu\u015fturdu\u011funu merak ediyor olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u015firketin arkas\u0131nda kimin oldu\u011funu inceleyece\u011fiz.
\n<\/strong><\/p>\nDeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
![\"deepseek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325428.jpg\")
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\nYapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n
CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
DeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\nDeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
![\"deepseek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325442.jpg\")
<\/p>\n
\u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n
<\/span><\/p>\n\n- DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/strong> Kod yazma ve anlamaya odaklanan ilk s\u00fcr\u00fcm. 16K token ba\u011flam uzunlu\u011fuyla geldi, yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 olduk\u00e7a iyi i\u015fleyebiliyordu.<\/li>\n
- DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/strong> K\u0131sa s\u00fcre sonra 7B ve 67B parametre olmak \u00fczere iki boyutta genel ama\u00e7l\u0131 yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcrd\u00fcler. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildi, d\u00f6nemin di\u011fer b\u00fcy\u00fck yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir d\u00fczeydeydi.<\/li>\n
- DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/strong> Temel aritmetikten ileri d\u00fczey muhakemeye<\/a> kadar matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmeye odakland\u0131. Daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek i\u00e7in denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme kullanarak e\u011fittiler.<\/li>\n
- DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir y\u00fckseltme olan bu versiyon, modeli daha verimli hale getiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini tan\u0131tt\u0131. Multi-head Latent Attention (MLA) ile geldi. 128K token’a kadar i\u015fleyebiliyordu. B\u00fcy\u00fck miktarda metni ayn\u0131 anda i\u015flemek i\u00e7in m\u00fckemmel.<\/li>\n
- DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/strong> Kodlama modelinin geli\u015ftirilmi\u015f versiyonu, daha iyi verimlilik ve daha uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu sundu.<\/li>\n
- DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/strong> Bu versiyon, chatbot ve kodlama modellerinin en iyi \u00f6zelliklerini tek bir modelde birle\u015ftirerek daha \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/strong> Muhakemeye odakland\u0131, yapay zekay\u0131 mant\u0131ksal problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmede ve bulmacalar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u00f6zmede daha iyi hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/strong> V2’nin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcncellemesi, matematik ve programlamaya odaklanarak \u00e7oklu dillerde e\u011fitildi. Mixture-of-Experts sistemini korudu ve daha da uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu ekledi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/strong> R1 & R1-Zero, Deepseek’in en son muhakeme modelleri. R1-Zero benzersizdi \u00e7\u00fcnk\u00fc tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ile e\u011fitildi. Yani e\u011fitim i\u00e7in insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise daha dengeli muhakeme becerileri i\u00e7in peki\u015ftirmeli ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi birle\u015ftirdi.<\/li>\n
- DeepSeek V3.1 (A\u011fustos 2025)<\/strong> A\u011fustos 2025’te DeepSeek, V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc.
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n![\"yapay](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325443.jpg\")
<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\nE\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n
<\/span><\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\nElbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor:<\/strong>\u00a0 \u00d6nceki versiyonlardan daha verimli olsa da, hala kaynak yo\u011fundur. K\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftiriciler i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor.<\/li>\n
- Model \u00fczerinde \u00e7\u0131kar\u0131m yapmak, e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelini yeni verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in kullanmay\u0131 ifade eder. Ayr\u0131ca problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7 nispeten b\u00fcy\u00fck bir da\u011f\u0131t\u0131m birimi gerektirir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131:<\/strong> \u00c7in’de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in model, politik olarak hassas konulardan ka\u00e7\u0131nmak \u00fczere programlanm\u0131\u015ft\u0131r. Tamamen k\u0131s\u0131tlamas\u0131z yan\u0131tlar veren bir yapay zekaya ihtiyac\u0131n\u0131z varsa bu sorun olabilir.<\/li>\n
- Muhakeme Zorluklar\u0131:<\/strong> Belirli mant\u0131k ve muhakeme testlerinde, DeepSeek-V3 beklendi\u011fi kadar iyi performans g\u00f6steremedi. 13 soruluk bir testte sadece %22’sini \u00e7\u00f6zebildi. Bu, karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zmede sorunlar\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6steriyor. DeepSeek-V3 ger\u00e7ekten etkileyici bir model, verimli, uzun i\u00e7erikleri m\u00fckemmel \u015fekilde y\u00f6netiyor. \u00c7oklu dil deste\u011fi sunuyor. Ancak da\u011f\u0131t\u0131m zorluklar\u0131, sans\u00fcr ve ara s\u0131ra ya\u015fanan muhakeme sorunlar\u0131, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak onu daha az \u00e7ekici hale getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n
DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n
DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n
DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\nBu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\nDeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n
![\"deepseek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/screenshot-20250927-122146_optimized_100.jpg\")
<\/p>\n
DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n\u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\nSohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\nDeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\nAd\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\nSe\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/screenshot-20250927-122825_optimized_100.jpg\")
<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n
\u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n\u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n
Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n
![\"deepseek](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325445.jpg\")
<\/p>\n
Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n
DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n
ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n
Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\nY\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n
\u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n
![\"yapay](\"https:\/\/99bitcoins.com\/tr\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2025\/09\/5960620978952325488.jpg\")
<\/p>\n
Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n
Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n
DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\nYapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n
En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\n
DeepSeek AI Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek, a\u00e7\u0131k kaynak yapay zeka modelleriyle man\u015fetlere ta\u015f\u0131nan \u00c7inli bir yapay zeka \u015firketidir. Modellerini kapal\u0131 tutan ve \u00f6zelle\u015ftirmeyi k\u0131s\u0131tlayan bir\u00e7ok yapay zeka \u015firketinin aksine, geli\u015ftiricilere, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara ve i\u015fletmelere tamamen a\u00e7\u0131kt\u0131r.<\/p>\n
A\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131, pahal\u0131 API abonelikleri gerektirmeyen veya kullan\u0131m\u0131 s\u0131n\u0131rl\u0131 yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri aras\u0131nda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131n\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
<\/p>\n
DeepSeek yapay zeka modelinin en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri hafif tasar\u0131m\u0131d\u0131r. Bat\u0131l\u0131 yapay zeka modellerinin \u00e7o\u011fu gibi kaba kuvvete dayanmak yerine, DeepSeek yaln\u0131zca gerekli parametreleri aktive ediyor. Bu sayede karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha az kaynakla yerine getirebiliyor.<\/p>\n
DeepSeek, bbulut yerine yapay zekay\u0131 yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak isteyen i\u015fletmeler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. A\u00e7\u0131k kaynak olmas\u0131 nedeniyle d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki geli\u015ftiriciler modeli de\u011fi\u015ftirebiliyor ve geli\u015ftirebiliyor. B\u00f6ylece s\u00fcrekli iyile\u015ftiriliyor ve yeni uygulama alanlar\u0131 ekleniyor.<\/p>\n
DeepSeek Ne Kadar \u0130yi?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek AI ne i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor? DeepSeek AI, \u00f6zellikle mant\u0131ksal muhakeme, kodlama ve problem \u00e7\u00f6zme alanlar\u0131nda etkileyici performans sergiliyor. Bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131, modelin tan\u0131nm\u0131\u015f ticari modellerden daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar verdi\u011fini belirtiyor.<\/p>\n
Kodlama G\u00f6revleri<\/strong><\/h3>\nGer\u00e7ek d\u00fcnya kodlama g\u00f6revlerinde, DeepSeek’in \u00e7\u00f6z\u00fcmleri di\u011fer yapay zeka modellerine k\u0131yasla daha temiz ve optimize kod \u00fcretti\u011fi biliniyor. Hata ay\u0131klama i\u00e7in kullanan geli\u015ftiriciler, modelin sadece h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm sunmak yerine problemi anlaman\u0131z\u0131 sa\u011flayan daha iyi hata a\u00e7\u0131klamalar\u0131 verdi\u011fini s\u00f6yl\u00fcyor.<\/p>\n
Matematik Problem \u00c7\u00f6zme<\/strong><\/h3>\nDeepSeek’in ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir di\u011fer alan matematik problemleridir. \u00d6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131maya dayanan yapay zekalar\u0131n aksine, DeepSeek cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in mant\u0131ksal muhakeme kullan\u0131yor.<\/p>\n
Kesin ve do\u011fru cevaplara ihtiya\u00e7 duyan \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans profesyonelleri i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n
Uzun Etkile\u015fimler<\/strong><\/h3>\nChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek uzun sohbetlerde de ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6steriyor. Bir\u00e7ok yapay zeka modeli uzun etkile\u015fimlerde \u00f6nceki ba\u011flam\u0131 kaybediyor. DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. DeepSeek,, \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in idealdir.<\/p>\n
\u00c7inli yapay zeka modeli kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131labiliyor. B\u00f6ylece i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler verilerini d\u0131\u015f sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Hassas verilere sahip veya yapay zekalar\u0131 \u00fczerinde tam kontrol isteyen \u015firketler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/strong><\/h3>\nDeepSeek 2023’te kuruldu, yani yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni bir oyuncudur. Buna ra\u011fmen \u015firket h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc. Kendini b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 ligde konumland\u0131ran birden fazla yapay zeka modeli piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta DeepSeek AI, Bat\u0131l\u0131 \u015firketlerin yapay zeka alan\u0131na hakim olmas\u0131 nedeniyle k\u00fcresel \u00e7apta fazla dikkat \u00e7ekmedi.<\/p>\n
Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arad\u0131k\u00e7a, DeepSeek cazip bir se\u00e7enektir.<\/p>\n
Tescilli modellere g\u00fcvenen i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u00f6zellikle mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle e\u015fit veya daha iyi performans g\u00f6stermektedir. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zekan\u0131n neler sunabilece\u011fini yak\u0131ndan inceliyor.<\/p>\n
DeepSeek’in Sahibi Kim?<\/strong><\/h2>\nSon d\u00f6nemdeki pop\u00fclarite patlamas\u0131yla birlikte, DeepSeek’i kimin olu\u015fturdu\u011funu merak ediyor olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u015firketin arkas\u0131nda kimin oldu\u011funu inceleyece\u011fiz.
\n<\/strong><\/p>\nDeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\nYapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n
CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
DeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\nDeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
<\/p>\n
\u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n
<\/span><\/p>\n\n- DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/strong> Kod yazma ve anlamaya odaklanan ilk s\u00fcr\u00fcm. 16K token ba\u011flam uzunlu\u011fuyla geldi, yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 olduk\u00e7a iyi i\u015fleyebiliyordu.<\/li>\n
- DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/strong> K\u0131sa s\u00fcre sonra 7B ve 67B parametre olmak \u00fczere iki boyutta genel ama\u00e7l\u0131 yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcrd\u00fcler. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildi, d\u00f6nemin di\u011fer b\u00fcy\u00fck yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir d\u00fczeydeydi.<\/li>\n
- DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/strong> Temel aritmetikten ileri d\u00fczey muhakemeye<\/a> kadar matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmeye odakland\u0131. Daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek i\u00e7in denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme kullanarak e\u011fittiler.<\/li>\n
- DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir y\u00fckseltme olan bu versiyon, modeli daha verimli hale getiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini tan\u0131tt\u0131. Multi-head Latent Attention (MLA) ile geldi. 128K token’a kadar i\u015fleyebiliyordu. B\u00fcy\u00fck miktarda metni ayn\u0131 anda i\u015flemek i\u00e7in m\u00fckemmel.<\/li>\n
- DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/strong> Kodlama modelinin geli\u015ftirilmi\u015f versiyonu, daha iyi verimlilik ve daha uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu sundu.<\/li>\n
- DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/strong> Bu versiyon, chatbot ve kodlama modellerinin en iyi \u00f6zelliklerini tek bir modelde birle\u015ftirerek daha \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/strong> Muhakemeye odakland\u0131, yapay zekay\u0131 mant\u0131ksal problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmede ve bulmacalar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u00f6zmede daha iyi hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/strong> V2’nin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcncellemesi, matematik ve programlamaya odaklanarak \u00e7oklu dillerde e\u011fitildi. Mixture-of-Experts sistemini korudu ve daha da uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu ekledi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/strong> R1 & R1-Zero, Deepseek’in en son muhakeme modelleri. R1-Zero benzersizdi \u00e7\u00fcnk\u00fc tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ile e\u011fitildi. Yani e\u011fitim i\u00e7in insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise daha dengeli muhakeme becerileri i\u00e7in peki\u015ftirmeli ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi birle\u015ftirdi.<\/li>\n
- DeepSeek V3.1 (A\u011fustos 2025)<\/strong> A\u011fustos 2025’te DeepSeek, V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc.
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\nE\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n
<\/span><\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\nElbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor:<\/strong>\u00a0 \u00d6nceki versiyonlardan daha verimli olsa da, hala kaynak yo\u011fundur. K\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftiriciler i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor.<\/li>\n
- Model \u00fczerinde \u00e7\u0131kar\u0131m yapmak, e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelini yeni verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in kullanmay\u0131 ifade eder. Ayr\u0131ca problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7 nispeten b\u00fcy\u00fck bir da\u011f\u0131t\u0131m birimi gerektirir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131:<\/strong> \u00c7in’de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in model, politik olarak hassas konulardan ka\u00e7\u0131nmak \u00fczere programlanm\u0131\u015ft\u0131r. Tamamen k\u0131s\u0131tlamas\u0131z yan\u0131tlar veren bir yapay zekaya ihtiyac\u0131n\u0131z varsa bu sorun olabilir.<\/li>\n
- Muhakeme Zorluklar\u0131:<\/strong> Belirli mant\u0131k ve muhakeme testlerinde, DeepSeek-V3 beklendi\u011fi kadar iyi performans g\u00f6steremedi. 13 soruluk bir testte sadece %22’sini \u00e7\u00f6zebildi. Bu, karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zmede sorunlar\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6steriyor. DeepSeek-V3 ger\u00e7ekten etkileyici bir model, verimli, uzun i\u00e7erikleri m\u00fckemmel \u015fekilde y\u00f6netiyor. \u00c7oklu dil deste\u011fi sunuyor. Ancak da\u011f\u0131t\u0131m zorluklar\u0131, sans\u00fcr ve ara s\u0131ra ya\u015fanan muhakeme sorunlar\u0131, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak onu daha az \u00e7ekici hale getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n
DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n
DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n
DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\nBu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\nDeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n
<\/p>\n
DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n\u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\nSohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\nDeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\nAd\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\nSe\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n
\u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n\u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n
Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n
<\/p>\n
Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n
DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n
ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n
Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\nY\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n
\u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n
<\/p>\n
Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n
Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n
DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\nYapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n
En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\n
<\/p>\nDeepSeek AI ne i\u00e7in kullan\u0131l\u0131yor? DeepSeek AI, \u00f6zellikle mant\u0131ksal muhakeme, kodlama ve problem \u00e7\u00f6zme alanlar\u0131nda etkileyici performans sergiliyor. Bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131, modelin tan\u0131nm\u0131\u015f ticari modellerden daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar verdi\u011fini belirtiyor.<\/p>\n
Kodlama G\u00f6revleri<\/strong><\/h3>\nGer\u00e7ek d\u00fcnya kodlama g\u00f6revlerinde, DeepSeek’in \u00e7\u00f6z\u00fcmleri di\u011fer yapay zeka modellerine k\u0131yasla daha temiz ve optimize kod \u00fcretti\u011fi biliniyor. Hata ay\u0131klama i\u00e7in kullanan geli\u015ftiriciler, modelin sadece h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm sunmak yerine problemi anlaman\u0131z\u0131 sa\u011flayan daha iyi hata a\u00e7\u0131klamalar\u0131 verdi\u011fini s\u00f6yl\u00fcyor.<\/p>\n
Matematik Problem \u00c7\u00f6zme<\/strong><\/h3>\nDeepSeek’in ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir di\u011fer alan matematik problemleridir. \u00d6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131maya dayanan yapay zekalar\u0131n aksine, DeepSeek cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in mant\u0131ksal muhakeme kullan\u0131yor.<\/p>\n
Kesin ve do\u011fru cevaplara ihtiya\u00e7 duyan \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans profesyonelleri i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n
Uzun Etkile\u015fimler<\/strong><\/h3>\nChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek uzun sohbetlerde de ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6steriyor. Bir\u00e7ok yapay zeka modeli uzun etkile\u015fimlerde \u00f6nceki ba\u011flam\u0131 kaybediyor. DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. DeepSeek,, \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in idealdir.<\/p>\n
\u00c7inli yapay zeka modeli kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131labiliyor. B\u00f6ylece i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler verilerini d\u0131\u015f sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Hassas verilere sahip veya yapay zekalar\u0131 \u00fczerinde tam kontrol isteyen \u015firketler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/strong><\/h3>\nDeepSeek 2023’te kuruldu, yani yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni bir oyuncudur. Buna ra\u011fmen \u015firket h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc. Kendini b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 ligde konumland\u0131ran birden fazla yapay zeka modeli piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta DeepSeek AI, Bat\u0131l\u0131 \u015firketlerin yapay zeka alan\u0131na hakim olmas\u0131 nedeniyle k\u00fcresel \u00e7apta fazla dikkat \u00e7ekmedi.<\/p>\n
Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arad\u0131k\u00e7a, DeepSeek cazip bir se\u00e7enektir.<\/p>\n
Tescilli modellere g\u00fcvenen i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u00f6zellikle mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle e\u015fit veya daha iyi performans g\u00f6stermektedir. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zekan\u0131n neler sunabilece\u011fini yak\u0131ndan inceliyor.<\/p>\n
DeepSeek’in Sahibi Kim?<\/strong><\/h2>\nSon d\u00f6nemdeki pop\u00fclarite patlamas\u0131yla birlikte, DeepSeek’i kimin olu\u015fturdu\u011funu merak ediyor olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u015firketin arkas\u0131nda kimin oldu\u011funu inceleyece\u011fiz.
\n<\/strong><\/p>\nDeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\nYapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n
CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
DeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\nDeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
<\/p>\n
\u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n
<\/span><\/p>\n\n- DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/strong> Kod yazma ve anlamaya odaklanan ilk s\u00fcr\u00fcm. 16K token ba\u011flam uzunlu\u011fuyla geldi, yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 olduk\u00e7a iyi i\u015fleyebiliyordu.<\/li>\n
- DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/strong> K\u0131sa s\u00fcre sonra 7B ve 67B parametre olmak \u00fczere iki boyutta genel ama\u00e7l\u0131 yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcrd\u00fcler. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildi, d\u00f6nemin di\u011fer b\u00fcy\u00fck yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir d\u00fczeydeydi.<\/li>\n
- DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/strong> Temel aritmetikten ileri d\u00fczey muhakemeye<\/a> kadar matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmeye odakland\u0131. Daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek i\u00e7in denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme kullanarak e\u011fittiler.<\/li>\n
- DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir y\u00fckseltme olan bu versiyon, modeli daha verimli hale getiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini tan\u0131tt\u0131. Multi-head Latent Attention (MLA) ile geldi. 128K token’a kadar i\u015fleyebiliyordu. B\u00fcy\u00fck miktarda metni ayn\u0131 anda i\u015flemek i\u00e7in m\u00fckemmel.<\/li>\n
- DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/strong> Kodlama modelinin geli\u015ftirilmi\u015f versiyonu, daha iyi verimlilik ve daha uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu sundu.<\/li>\n
- DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/strong> Bu versiyon, chatbot ve kodlama modellerinin en iyi \u00f6zelliklerini tek bir modelde birle\u015ftirerek daha \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/strong> Muhakemeye odakland\u0131, yapay zekay\u0131 mant\u0131ksal problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmede ve bulmacalar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u00f6zmede daha iyi hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/strong> V2’nin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcncellemesi, matematik ve programlamaya odaklanarak \u00e7oklu dillerde e\u011fitildi. Mixture-of-Experts sistemini korudu ve daha da uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu ekledi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/strong> R1 & R1-Zero, Deepseek’in en son muhakeme modelleri. R1-Zero benzersizdi \u00e7\u00fcnk\u00fc tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ile e\u011fitildi. Yani e\u011fitim i\u00e7in insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise daha dengeli muhakeme becerileri i\u00e7in peki\u015ftirmeli ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi birle\u015ftirdi.<\/li>\n
- DeepSeek V3.1 (A\u011fustos 2025)<\/strong> A\u011fustos 2025’te DeepSeek, V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc.
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\nE\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n
<\/span><\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\nElbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor:<\/strong>\u00a0 \u00d6nceki versiyonlardan daha verimli olsa da, hala kaynak yo\u011fundur. K\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftiriciler i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor.<\/li>\n
- Model \u00fczerinde \u00e7\u0131kar\u0131m yapmak, e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelini yeni verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in kullanmay\u0131 ifade eder. Ayr\u0131ca problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7 nispeten b\u00fcy\u00fck bir da\u011f\u0131t\u0131m birimi gerektirir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131:<\/strong> \u00c7in’de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in model, politik olarak hassas konulardan ka\u00e7\u0131nmak \u00fczere programlanm\u0131\u015ft\u0131r. Tamamen k\u0131s\u0131tlamas\u0131z yan\u0131tlar veren bir yapay zekaya ihtiyac\u0131n\u0131z varsa bu sorun olabilir.<\/li>\n
- Muhakeme Zorluklar\u0131:<\/strong> Belirli mant\u0131k ve muhakeme testlerinde, DeepSeek-V3 beklendi\u011fi kadar iyi performans g\u00f6steremedi. 13 soruluk bir testte sadece %22’sini \u00e7\u00f6zebildi. Bu, karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zmede sorunlar\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6steriyor. DeepSeek-V3 ger\u00e7ekten etkileyici bir model, verimli, uzun i\u00e7erikleri m\u00fckemmel \u015fekilde y\u00f6netiyor. \u00c7oklu dil deste\u011fi sunuyor. Ancak da\u011f\u0131t\u0131m zorluklar\u0131, sans\u00fcr ve ara s\u0131ra ya\u015fanan muhakeme sorunlar\u0131, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak onu daha az \u00e7ekici hale getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n
DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n
DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n
DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\nBu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\nDeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n
<\/p>\n
DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n\u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\nSohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\nDeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\nAd\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\nSe\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n
\u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n\u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n
Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n
<\/p>\n
Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n
DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n
ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n
Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\nY\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n
\u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n
<\/p>\n
Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n
Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n
DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\nYapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n
En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\n
DeepSeek’in ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu bir di\u011fer alan matematik problemleridir. \u00d6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131maya dayanan yapay zekalar\u0131n aksine, DeepSeek cebir, kalk\u00fcl\u00fcs ve olas\u0131l\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in mant\u0131ksal muhakeme kullan\u0131yor.<\/p>\n
Kesin ve do\u011fru cevaplara ihtiya\u00e7 duyan \u00f6\u011frenciler, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve finans profesyonelleri i\u00e7in m\u00fckemmel bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n
Uzun Etkile\u015fimler<\/strong><\/h3>\nChatGPT ve Gemini ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, DeepSeek uzun sohbetlerde de ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6steriyor. Bir\u00e7ok yapay zeka modeli uzun etkile\u015fimlerde \u00f6nceki ba\u011flam\u0131 kaybediyor. DeepSeek \u00f6nceki konu\u015fmalar\u0131 daha iyi hat\u0131rl\u0131yor. DeepSeek,, \u00f6zetleme, ara\u015ft\u0131rma analizi ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in idealdir.<\/p>\n
\u00c7inli yapay zeka modeli kendi sunucular\u0131n\u0131zda bar\u0131nd\u0131r\u0131labiliyor. B\u00f6ylece i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler verilerini d\u0131\u015f sunuculara g\u00f6ndermek zorunda kalm\u0131yor. Hassas verilere sahip veya yapay zekalar\u0131 \u00fczerinde tam kontrol isteyen \u015firketler i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek Ne Zaman Kuruldu?<\/strong><\/h3>\nDeepSeek 2023’te kuruldu, yani yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni bir oyuncudur. Buna ra\u011fmen \u015firket h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc. Kendini b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 ligde konumland\u0131ran birden fazla yapay zeka modeli piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta DeepSeek AI, Bat\u0131l\u0131 \u015firketlerin yapay zeka alan\u0131na hakim olmas\u0131 nedeniyle k\u00fcresel \u00e7apta fazla dikkat \u00e7ekmedi.<\/p>\n
Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arad\u0131k\u00e7a, DeepSeek cazip bir se\u00e7enektir.<\/p>\n
Tescilli modellere g\u00fcvenen i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u00f6zellikle mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle e\u015fit veya daha iyi performans g\u00f6stermektedir. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zekan\u0131n neler sunabilece\u011fini yak\u0131ndan inceliyor.<\/p>\n
DeepSeek’in Sahibi Kim?<\/strong><\/h2>\nSon d\u00f6nemdeki pop\u00fclarite patlamas\u0131yla birlikte, DeepSeek’i kimin olu\u015fturdu\u011funu merak ediyor olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u015firketin arkas\u0131nda kimin oldu\u011funu inceleyece\u011fiz.
\n<\/strong><\/p>\nDeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\nYapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n
CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
DeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\nDeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
<\/p>\n
\u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n
<\/span><\/p>\n\n- DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/strong> Kod yazma ve anlamaya odaklanan ilk s\u00fcr\u00fcm. 16K token ba\u011flam uzunlu\u011fuyla geldi, yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 olduk\u00e7a iyi i\u015fleyebiliyordu.<\/li>\n
- DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/strong> K\u0131sa s\u00fcre sonra 7B ve 67B parametre olmak \u00fczere iki boyutta genel ama\u00e7l\u0131 yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcrd\u00fcler. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildi, d\u00f6nemin di\u011fer b\u00fcy\u00fck yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir d\u00fczeydeydi.<\/li>\n
- DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/strong> Temel aritmetikten ileri d\u00fczey muhakemeye<\/a> kadar matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmeye odakland\u0131. Daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek i\u00e7in denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme kullanarak e\u011fittiler.<\/li>\n
- DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir y\u00fckseltme olan bu versiyon, modeli daha verimli hale getiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini tan\u0131tt\u0131. Multi-head Latent Attention (MLA) ile geldi. 128K token’a kadar i\u015fleyebiliyordu. B\u00fcy\u00fck miktarda metni ayn\u0131 anda i\u015flemek i\u00e7in m\u00fckemmel.<\/li>\n
- DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/strong> Kodlama modelinin geli\u015ftirilmi\u015f versiyonu, daha iyi verimlilik ve daha uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu sundu.<\/li>\n
- DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/strong> Bu versiyon, chatbot ve kodlama modellerinin en iyi \u00f6zelliklerini tek bir modelde birle\u015ftirerek daha \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/strong> Muhakemeye odakland\u0131, yapay zekay\u0131 mant\u0131ksal problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmede ve bulmacalar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u00f6zmede daha iyi hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/strong> V2’nin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcncellemesi, matematik ve programlamaya odaklanarak \u00e7oklu dillerde e\u011fitildi. Mixture-of-Experts sistemini korudu ve daha da uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu ekledi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/strong> R1 & R1-Zero, Deepseek’in en son muhakeme modelleri. R1-Zero benzersizdi \u00e7\u00fcnk\u00fc tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ile e\u011fitildi. Yani e\u011fitim i\u00e7in insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise daha dengeli muhakeme becerileri i\u00e7in peki\u015ftirmeli ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi birle\u015ftirdi.<\/li>\n
- DeepSeek V3.1 (A\u011fustos 2025)<\/strong> A\u011fustos 2025’te DeepSeek, V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc.
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\nE\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n
<\/span><\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\nElbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor:<\/strong>\u00a0 \u00d6nceki versiyonlardan daha verimli olsa da, hala kaynak yo\u011fundur. K\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftiriciler i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor.<\/li>\n
- Model \u00fczerinde \u00e7\u0131kar\u0131m yapmak, e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelini yeni verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in kullanmay\u0131 ifade eder. Ayr\u0131ca problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7 nispeten b\u00fcy\u00fck bir da\u011f\u0131t\u0131m birimi gerektirir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131:<\/strong> \u00c7in’de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in model, politik olarak hassas konulardan ka\u00e7\u0131nmak \u00fczere programlanm\u0131\u015ft\u0131r. Tamamen k\u0131s\u0131tlamas\u0131z yan\u0131tlar veren bir yapay zekaya ihtiyac\u0131n\u0131z varsa bu sorun olabilir.<\/li>\n
- Muhakeme Zorluklar\u0131:<\/strong> Belirli mant\u0131k ve muhakeme testlerinde, DeepSeek-V3 beklendi\u011fi kadar iyi performans g\u00f6steremedi. 13 soruluk bir testte sadece %22’sini \u00e7\u00f6zebildi. Bu, karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zmede sorunlar\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6steriyor. DeepSeek-V3 ger\u00e7ekten etkileyici bir model, verimli, uzun i\u00e7erikleri m\u00fckemmel \u015fekilde y\u00f6netiyor. \u00c7oklu dil deste\u011fi sunuyor. Ancak da\u011f\u0131t\u0131m zorluklar\u0131, sans\u00fcr ve ara s\u0131ra ya\u015fanan muhakeme sorunlar\u0131, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak onu daha az \u00e7ekici hale getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n
DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n
DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n
DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\nBu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\nDeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n
<\/p>\n
DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n\u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\nSohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\nDeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\nAd\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\nSe\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n
\u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n\u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n
Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n
<\/p>\n
Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n
DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n
ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n
Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\nY\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n
\u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n
<\/p>\n
Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n
Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n
DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\nYapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n
En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\n
DeepSeek 2023’te kuruldu, yani yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde nispeten yeni bir oyuncudur. Buna ra\u011fmen \u015firket h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc. Kendini b\u00fcy\u00fck oyuncularla ayn\u0131 ligde konumland\u0131ran birden fazla yapay zeka modeli piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n
DeepSeek verimlilik, uyarlanabilirlik ve topluluk odakl\u0131 geli\u015ftirmeye odakland\u0131. Bu strateji h\u0131zl\u0131 hareket etmesini sa\u011flad\u0131. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta DeepSeek AI, Bat\u0131l\u0131 \u015firketlerin yapay zeka alan\u0131na hakim olmas\u0131 nedeniyle k\u00fcresel \u00e7apta fazla dikkat \u00e7ekmedi.<\/p>\n
Daha fazla \u015firket ve geli\u015ftirici uygun fiyatl\u0131 ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmleri arad\u0131k\u00e7a, DeepSeek cazip bir se\u00e7enektir.<\/p>\n
Tescilli modellere g\u00fcvenen i\u015fletmeler ve geli\u015ftiriciler, \u00f6zellikle mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerle e\u015fit veya daha iyi performans g\u00f6stermektedir. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yapay zekan\u0131n neler sunabilece\u011fini yak\u0131ndan inceliyor.<\/p>\n
DeepSeek’in Sahibi Kim?<\/strong><\/h2>\nSon d\u00f6nemdeki pop\u00fclarite patlamas\u0131yla birlikte, DeepSeek’i kimin olu\u015fturdu\u011funu merak ediyor olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcmde, \u015firketin arkas\u0131nda kimin oldu\u011funu inceleyece\u011fiz.
\n<\/strong><\/p>\nDeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\nYapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n
CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
DeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\nDeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n
DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n
<\/p>\n
\u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n
<\/span><\/p>\n\n- DeepSeek-Coder (Kas\u0131m 2023)<\/strong> Kod yazma ve anlamaya odaklanan ilk s\u00fcr\u00fcm. 16K token ba\u011flam uzunlu\u011fuyla geldi, yani uzun kod par\u00e7alar\u0131n\u0131 olduk\u00e7a iyi i\u015fleyebiliyordu.<\/li>\n
- DeepSeek-LLM (Kas\u0131m 2023)<\/strong> K\u0131sa s\u00fcre sonra 7B ve 67B parametre olmak \u00fczere iki boyutta genel ama\u00e7l\u0131 yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcrd\u00fcler. \u0130ngilizce ve \u00c7ince e\u011fitildi, d\u00f6nemin di\u011fer b\u00fcy\u00fck yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir d\u00fczeydeydi.<\/li>\n
- DeepSeek-Math (Nisan 2024)<\/strong> Temel aritmetikten ileri d\u00fczey muhakemeye<\/a> kadar matematik problemlerini \u00e7\u00f6zmeye odakland\u0131. Daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek i\u00e7in denetimli \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme kullanarak e\u011fittiler.<\/li>\n
- DeepSeek-V2 (May\u0131s 2024)<\/strong> B\u00fcy\u00fck bir y\u00fckseltme olan bu versiyon, modeli daha verimli hale getiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini tan\u0131tt\u0131. Multi-head Latent Attention (MLA) ile geldi. 128K token’a kadar i\u015fleyebiliyordu. B\u00fcy\u00fck miktarda metni ayn\u0131 anda i\u015flemek i\u00e7in m\u00fckemmel.<\/li>\n
- DeepSeek-Coder-V2 (Haziran 2024)<\/strong> Kodlama modelinin geli\u015ftirilmi\u015f versiyonu, daha iyi verimlilik ve daha uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu sundu.<\/li>\n
- DeepSeek-V2.5 (Eyl\u00fcl 2024)<\/strong> Bu versiyon, chatbot ve kodlama modellerinin en iyi \u00f6zelliklerini tek bir modelde birle\u015ftirerek daha \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 Lite Preview (Kas\u0131m 2024)<\/strong> Muhakemeye odakland\u0131, yapay zekay\u0131 mant\u0131ksal problemleri d\u00fc\u015f\u00fcnmede ve bulmacalar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 \u00e7\u00f6zmede daha iyi hale getirdi.<\/li>\n
- DeepSeek-V3 (Aral\u0131k 2024)<\/strong> V2’nin daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcncellemesi, matematik ve programlamaya odaklanarak \u00e7oklu dillerde e\u011fitildi. Mixture-of-Experts sistemini korudu ve daha da uzun ba\u011flam uzunlu\u011fu ekledi.<\/li>\n
- DeepSeek-R1 & R1-Zero (Ocak 2025)<\/strong> R1 & R1-Zero, Deepseek’in en son muhakeme modelleri. R1-Zero benzersizdi \u00e7\u00fcnk\u00fc tamamen peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ile e\u011fitildi. Yani e\u011fitim i\u00e7in insan taraf\u0131ndan yaz\u0131lm\u0131\u015f \u00f6rnekler kullan\u0131lmad\u0131. R1 ise daha dengeli muhakeme becerileri i\u00e7in peki\u015ftirmeli ve denetimli \u00f6\u011frenmeyi birle\u015ftirdi.<\/li>\n
- DeepSeek V3.1 (A\u011fustos 2025)<\/strong> A\u011fustos 2025’te DeepSeek, V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc piyasaya s\u00fcrd\u00fc.
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\nE\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n
Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n
DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n
<\/span><\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\nElbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n
\n- \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Zor:<\/strong>\u00a0 \u00d6nceki versiyonlardan daha verimli olsa da, hala kaynak yo\u011fundur. K\u00fc\u00e7\u00fck ekipler veya ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftiriciler i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olabiliyor.<\/li>\n
- Model \u00fczerinde \u00e7\u0131kar\u0131m yapmak, e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelini yeni verilere dayal\u0131 tahminler yapmak i\u00e7in kullanmay\u0131 ifade eder. Ayr\u0131ca problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in de kullan\u0131l\u0131r ve bu s\u00fcre\u00e7 nispeten b\u00fcy\u00fck bir da\u011f\u0131t\u0131m birimi gerektirir.<\/li>\n
- Sans\u00fcr Sorunlar\u0131:<\/strong> \u00c7in’de geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in model, politik olarak hassas konulardan ka\u00e7\u0131nmak \u00fczere programlanm\u0131\u015ft\u0131r. Tamamen k\u0131s\u0131tlamas\u0131z yan\u0131tlar veren bir yapay zekaya ihtiyac\u0131n\u0131z varsa bu sorun olabilir.<\/li>\n
- Muhakeme Zorluklar\u0131:<\/strong> Belirli mant\u0131k ve muhakeme testlerinde, DeepSeek-V3 beklendi\u011fi kadar iyi performans g\u00f6steremedi. 13 soruluk bir testte sadece %22’sini \u00e7\u00f6zebildi. Bu, karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zmede sorunlar\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6steriyor. DeepSeek-V3 ger\u00e7ekten etkileyici bir model, verimli, uzun i\u00e7erikleri m\u00fckemmel \u015fekilde y\u00f6netiyor. \u00c7oklu dil deste\u011fi sunuyor. Ancak da\u011f\u0131t\u0131m zorluklar\u0131, sans\u00fcr ve ara s\u0131ra ya\u015fanan muhakeme sorunlar\u0131, ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak onu daha az \u00e7ekici hale getirebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\nDeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n
DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n
Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n
DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n
Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n
DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\nBu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\nDeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n
<\/p>\n
DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n\u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\nSohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\nDeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\nAd\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\nSe\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n
\u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n\u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n
Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n
<\/p>\n
Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n
DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n
Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n
ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n
Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n
Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n
DeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\nY\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n
DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n
\u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n
<\/p>\n
Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n
Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n
Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n
DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n
DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n
DeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\nYapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n
OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n
En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\n
\n<\/strong><\/p>\n
DeepSeek, finans ve yapay zeka ge\u00e7mi\u015fine sahip \u00c7inli giri\u015fimci Liang Wenfeng taraf\u0131ndan kuruldu. 1985’te Guangdong, Zhanjiang’da do\u011fan Liang, Zhejiang \u00dcniversitesi’nde e\u011fitim g\u00f6rd\u00fc. Burada makine \u00f6\u011frenimi ile yapay zeka odakl\u0131 teknolojilere g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ilgi geli\u015ftirdi.<\/p>\n
<\/p>\n
AI ge\u00e7meden \u00f6nce, 2015’te borsa trendlerini analiz etmek i\u00e7in yapay zeka<\/a> kullanan hedge fonu HQIM’\u0131 kurdu. Fon b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 yakalad\u0131 ve 8 milyar dolar\u0131n \u00fczerinde varl\u0131k y\u00f6netti.<\/p>\n Yapay zeka destekli finansal modellerdeki deneyimi, sonunda onu ticaretin \u00f6tesinde yapay zekan\u0131n potansiyelini ke\u015ffetmeye y\u00f6neltti. 2023’te Liang, OpenAI ve Google DeepMind gibi k\u00fcresel liderlerle rekabet edebilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka modelleri geli\u015ftirmek i\u00e7in DeepSeek’i kurdu.<\/p>\n CEO y\u00fcksek performansl\u0131 AI modellerini a\u00e7\u0131k kaynak yapmak ve geli\u015ftiricilerle i\u015fletmelerin bunlar\u0131 \u00f6zg\u00fcrce kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak istiyordu. Ayr\u0131ca b\u00fcy\u00fck modellerin e\u011fitimiyle ili\u015fkili y\u00fcksek maliyetleri azaltarak yapay zekay\u0131 daha verimli hale getirmeye odakland\u0131.<\/p>\n DeepSeek’in merkezi \u00c7in’in Hangzhou \u015fehrinde bulunuyor. DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n DeepSeek, 2023’ten bu yana her biri bir \u00f6ncekini geli\u015ftiren ve farkl\u0131 alanlarda uzmanla\u015fan yapay zeka modelleri piyasaya s\u00fcr\u00fcyor.<\/p>\n DeepSeek, derin \u00f6\u011frenme, peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli yapay zeka e\u011fitimi konusunda uzman ara\u015ft\u0131rmac\u0131 ve m\u00fchendislerden olu\u015fur. \u015eirketin ekibi toplamda 200 ki\u015fiden olu\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n \u0130\u015fte temel s\u00fcr\u00fcmlerin \u00f6zeti:<\/p>\n DeepSeek-v3, \u015firketin k\u00fcresel pazarda pop\u00fclerlik kazanmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 oldu. \u00d6z\u00fcnde, piyasadaki en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinden biridir. Aral\u0131k 2024’te piyasaya s\u00fcr\u00fclen model, \u00f6nceki versiyonlardan b\u00fcy\u00fck bir s\u0131\u00e7rama yapmay\u0131 ba\u015fard\u0131.<\/p>\n Model, g\u00fc\u00e7l\u00fc ve verimli olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f Mixture-of-Experts (MoE) sistemi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Toplam 671<\/a> milyar parametreye sahip ancak token ba\u015f\u0131na yaln\u0131zca 37 milyar\u0131 aktive oluyor. B\u00f6ylece karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri yerine getirirken gereksiz bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc harcam\u0131yor.<\/p>\n DeepSeek-V3’\u00fc \u00f6ne \u00e7\u0131karan en \u00f6nemli \u00f6zelliklerden biri e\u011fitim s\u00fcrecidir. Model, FP8 karma hassasiyet \u00e7er\u00e7evesi kullanarak 14,8 trilyon<\/a> y\u00fcksek kaliteli token i\u015fledi. Muazzam miktarda veri demek. Bu yakla\u015f\u0131m i\u015flemleri h\u0131zland\u0131rd\u0131 ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\n E\u011fitimi tamamlamak sadece 2,788 milyon H800 GPU saati s\u00fcrd\u00fc. Dev yapay zeka modellerinin boyutu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde olduk\u00e7a etkileyici. Ayr\u0131ca daha sorunsuz y\u00fck dengeleme i\u00e7in yard\u0131mc\u0131 kay\u0131ps\u0131z strateji kullan\u0131yor.<\/p>\n Yan\u0131tlar\u0131 daha do\u011fal ve ba\u011flam fark\u0131nda hale getirmek i\u00e7in ise MTP gibi ak\u0131ll\u0131 tekniklerden yararlan\u0131yor. En b\u00fcy\u00fck y\u00fckseltmelerden biri? 128.000 token ba\u011flam uzunlu\u011fudur.<\/p>\n DeepSeek-V3’\u00fcn s\u00fcper uzun sohbetleri y\u00f6netebilece\u011fi ve devasa belgeleri analiz edebiliyor. Ayr\u0131ca piyasadaki \u00e7o\u011fu yapay zeka modelinden daha iyi \u015fekilde karma\u015f\u0131k tart\u0131\u015fmalar\u0131 takip edebiliyor.<\/p>\n Elbette m\u00fckemmel de\u011fil. \u0130\u015fte baz\u0131 zorluklar:<\/p>\n Yine de DeepSeek modellerini s\u00fcrekli geli\u015ftiriyor. Bu y\u00fczden gelecek versiyonlar\u0131n daha da iyi olmas\u0131n\u0131 bekleyebiliriz.<\/p>\n<\/div><\/div>\n DeepSeek R1, \u00c7inli startup DeepSeek’in Ocak 2025’te piyasaya s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc yeni yapay zeka muhakeme modelidir. Karma\u015f\u0131k problem \u00e7\u00f6zme ve mant\u0131ksal muhakeme i\u00e7in tasarland\u0131. OpenAI gibi \u015firketlerin modelleriyle do\u011frudan rekabet ediyor.<\/p>\n DeepSeek R1’i \u00f6ne \u00e7\u0131karan \u00f6zellik verimlili\u011fi. Yapay zeka modellerini e\u011fitmek genellikle pahal\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck teknoloji \u015firketleri y\u00fcz milyonlarca dolar harc\u0131yor. Ancak DeepSeek bu modeli 2.000 Nvidia GPU kullanarak yakla\u015f\u0131k 5,6 milyon dolar toplam maliyetle e\u011fitmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n Model, DeepSeek V3 ile ayn\u0131 Mixture of Experts (MoE) mimarisini kullan\u0131yor. Bu da g\u00f6revi tamamlamak i\u00e7in sadece gerekli kaynaklar\u0131 kullanarak verimlili\u011fi koruyor.<\/p>\n DeepSeek R1 ayr\u0131ca MIT lisans\u0131 alt\u0131nda a\u00e7\u0131k kaynakt\u0131r. Yani ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, geli\u015ftiriciler veya i\u015fletmeler modeli \u00f6zg\u00fcrce kullanabilir, de\u011fi\u015ftirebilir ve \u00fczerine in\u015fa edebilir. Bu \u00f6zellik, genellikle kat\u0131 lisans ve kullan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla gelen bir\u00e7ok y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka modelinden ay\u0131r\u0131yor.<\/p>\n Yetenekler a\u00e7\u0131s\u0131ndan, DeepSeek R1 de\u011ferlendirmelerde ba\u015far\u0131l\u0131 performans g\u00f6sterdi. Yapay zeka muhakeme ve problem \u00e7\u00f6zme becerilerini \u00f6l\u00e7en AIME 2024 testinde %79,8 Pass@1 skoru ald\u0131. Karma\u015f\u0131k matematik ve kodlama g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6stermi\u015ftir. MATH-500 testinde %97,3 ba\u015far\u0131 elde etti.<\/p>\n DeepSeek R1, yapay zeka geli\u015ftirmesinin nas\u0131l evrildi\u011fini ve daha fazla \u015firketin verimlilik ve a\u00e7\u0131k eri\u015fime \u00f6ncelik verdi\u011fini g\u00f6steriyor. Ne kadar yayg\u0131n benimsenace\u011fini s\u00f6ylemek i\u00e7in hen\u00fcz erken olsa da, maliyet etkinli\u011fi, g\u00fc\u00e7l\u00fc muhakeme yetene\u011fi ve a\u00e7\u0131k kaynak eri\u015filebilirli\u011fi kombinasyonu onu izlemeye de\u011fer bir model yap\u0131yor.<\/p>\n Bu b\u00f6l\u00fcmde DeepSeek R1’i nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n DeepSeek R1’e ba\u015flamak olduk\u00e7a kolay. Masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in, tercih etti\u011finiz arama motorunu kullanarak DeepSeek’i aray\u0131n veya daha da iyisi, do\u011frudan eri\u015fim i\u00e7in \u015fu ba\u011flant\u0131y\u0131 kullan\u0131n: https:\/\/chat.deepseek.com\/<\/p>\n DeepSeek resmi sitesini arama yoluyla bulduysan\u0131z, iki se\u00e7enekle kar\u015f\u0131la\u015facaks\u0131n\u0131z. \u0130lk se\u00e7enek Start Now<\/em> (Hemen Ba\u015fla) masa\u00fcst\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in bu sizi sohbet aray\u00fcz\u00fcne g\u00f6t\u00fcrecek. Daha \u00f6nce verilen ba\u011flant\u0131y\u0131 kulland\u0131ysan\u0131z zaten bu sayfadas\u0131n\u0131z demektir.<\/p>\n \u0130kinci se\u00e7enek Get DeepSeek App<\/em> (DeepSeek Uygulamas\u0131n\u0131 \u0130ndir). Bu se\u00e7enek, mobil i\u015fletim sisteminize g\u00f6re ilgili uygulama ma\u011fazas\u0131na y\u00f6nlendirecek bir QR kod g\u00f6sterir. Size en uygun olan\u0131 se\u00e7in. Biz Start Now<\/em>‘u se\u00e7erek sohbet aray\u00fcz\u00fcne girece\u011fiz.<\/p>\n Sohbet sayfas\u0131na ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, talebinizi yazabilirsiniz. Varsay\u0131lan olarak DeepSeek V3 modelini kullan\u0131yor olaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 unutmay\u0131n. DeepSeek R1’e eri\u015fmek i\u00e7in sohbet kutusunun i\u00e7indeki DeepThink (R1)<\/em> d\u00fc\u011fmesine t\u0131klaman\u0131z gerekiyor.<\/p>\n DeepSeek’in yan\u0131t\u0131n\u0131z \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken internette arama yapmas\u0131n\u0131 istiyorsan\u0131z, sohbet kutusundaki Search<\/em> (Ara) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.<\/p>\n Se\u00e7imlerinizi yapt\u0131ktan sonra haz\u0131rs\u0131n\u0131z demektir. Bu \u00f6rnek i\u00e7in sadece DeepSeek R1’i etkinle\u015ftirece\u011fiz. Basit bir soruyla ba\u015flad\u0131m ve yapay zeka modeline “Solana<\/a>‘n\u0131n tokenomi\u011fini a\u00e7\u0131kla ve enflasyon\/deflasyon modelini de\u011ferlendir” diye sorduk.<\/p>\n G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi DeepSeek R1 modeli “d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyor” ve bu d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini sohbette g\u00f6rebiliyorsunuz. \u015eimdi ger\u00e7ek yan\u0131ta bakal\u0131m. DeepSeek V3 modeli token da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n daha eksiksiz bir d\u00f6k\u00fcm\u00fcn\u00fc verirken, DeepSeek R1 modeli daha \u00f6zl\u00fc bilgi sunuyor.<\/p>\n \u00d6te yandan DeepSeek V3, konu\u015fma yapay zekas\u0131ndan \u00e7ok dilli \u00e7eviriye ve bilgi toplamaya kadar daha geni\u015f bir g\u00f6rev yelpazesi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Genel ama\u00e7l\u0131 bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir (LLM).<\/p>\n K\u0131sacas\u0131, kodlay\u0131c\u0131lar ve geli\u015ftiriciler DeepSeek R1’i tercih etmelidir. DeepSeek V3 ise g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in fazlas\u0131yla yeterlidir.<\/p>\n \u00c7inli teknoloji startup\u0131 DeepSeek’in y\u00fckseli\u015fi, yapay zekada bir Sputnik an\u0131 olarak nitelendiriliyor. K\u00fcresel yapay zeka hakimiyeti yar\u0131\u015f\u0131nda bir de\u011fi\u015fimi i\u015faret ediyor. So\u011fuk Sava\u015f d\u00f6neminde<\/p>\n Sovyetler Birli\u011fi’nin uzay teknolojisindeki beklenmedik s\u0131\u00e7ramas\u0131 gibi. DeepSeek’in h\u0131zl\u0131 ilerlemesi Wall Street, Silikon Vadisi ve Beyaz Saray’daki politika yap\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n dikkatini \u00e7ekti.<\/p>\n Ciddi bir ChatGPT rakibi olarak DeepSeek, Google’\u0131n Gemini’si ve OpenAI CEO’su Sam Altman taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen modeller gibi yapay zeka modellerine meydan okuyor.<\/p>\n DeepSeek’in g\u00fcc\u00fc, devasa veri merkezlerine ve pahal\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltan verimli yapay zeka mimarisinde yat\u0131yor.<\/p>\n Amazon Web Services ve Microsoft CEO’su Satya Nadella’n\u0131n en son y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ba\u011f\u0131ml\u0131 yapay zeka giri\u015fimlerinin aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimsiyor. Modelini benzer yetenekleri sunarken daha az kaynakla \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize etti.<\/p>\n ABD’nin yapay zeka e\u011fitimi i\u00e7in gereken geli\u015fmi\u015f bilgisayar \u00e7ipleri \u00fczerindeki ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 uygulamas\u0131na ra\u011fmen \u00f6nemli bir ba\u015far\u0131. M\u00fckemmel bir yapay zeka ilerlemesi olarak tan\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu.<\/p>\n Beyaz Saray, yapay zeka teknolojisi \u00fczerindeki ihracat kontrollerini s\u0131k\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131. \u00c7in’in son teknoloji bilgisayar \u00e7iplerine eri\u015fimini s\u0131n\u0131rland\u0131rd\u0131. Bu zorluklara ra\u011fmen DeepSeek uyum sa\u011flamay\u0131 ba\u015fard\u0131. Modelini e\u011fitmek ve optimize etmek i\u00e7in alternatif y\u00f6ntemler kulland\u0131.<\/p>\n Bat\u0131l\u0131 bulut hizmetleriyle derinden entegre olan Meta’n\u0131n LLaMA’s\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek farkl\u0131 bir strateji izledi. Yapay zekas\u0131n\u0131 daha ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlad\u0131 ve ABD veri merkezlerine ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131ktan ka\u00e7\u0131nd\u0131.<\/p>\n Y\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar \u00e7iplerine s\u0131n\u0131rs\u0131z eri\u015fimle modellerini e\u011fiten Silikon Vadisi’ndeki yapay zeka firmalar\u0131n\u0131n aksine, DeepSeek ihracat kontroll\u00fc donan\u0131m\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131 i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak zorunda kald\u0131.<\/p>\n DeepSeek, \u00f6n e\u011fitim, ba\u011flam geni\u015fletme, denetimli ince ayarlama ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenmeyi i\u00e7eren \u00e7ok a\u015famal\u0131 s\u00fcre\u00e7le e\u011fitildi.<\/p>\n \u0130lk olarak model, \u0130ngilizce, \u00c7ince ve matematik ile programlama verilerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6nelimle 14,8 trilyon tokenlik devasa \u00e7ok dilli bir korpus \u00fczerinde \u00f6n e\u011fitildi. Bu bir temel olu\u015fturdu. Ard\u0131ndan, daha uzun dizileri i\u015fleyebilmek ve \u00fcretebilmek i\u00e7in YaRN kullanarak ba\u011flam uzunlu\u011funu 4.000’den 128.000 token’a geni\u015fletti.<\/p>\n Matematik, programlama gibi muhakeme g\u00f6revlerinin yan\u0131 s\u0131ra yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m ve basit soru cevaplama gibi muhakeme d\u0131\u015f\u0131 g\u00f6revleri kapsayan 1,5 milyon \u00f6rnekle denetimli ince ayarlama yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n Muhakeme verileri uzman modeller taraf\u0131ndan \u00fcretildi. Muhakeme d\u0131\u015f\u0131 veriler DeepSeek’in \u00f6nceki versiyonundan al\u0131n\u0131p insanlar taraf\u0131ndan g\u00f6zden ge\u00e7irildi. Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, modelin muhakeme yeteneklerini daha da geli\u015ftirdi.<\/p>\n Uzman modeller, DeepSeek’in dahili versiyonu taraf\u0131ndan \u00fcretilen sentetik veriler \u00fczerinde e\u011fitildi. Alana \u00f6zg\u00fc ve yans\u0131tma ile do\u011frulama yoluyla optimize edildi.<\/p>\n DeepSeek ayr\u0131ca yeni bir yapay zeka sisteminin mevcut bir sistemden sorulara verilen yan\u0131tlara bakarak \u00f6\u011frendi\u011fi “dam\u0131tma” ad\u0131 verilen bir teknik kulland\u0131. Bu, modelin h\u0131zl\u0131 ve ucuz bir \u015fekilde in\u015fa edilmesini sa\u011flad\u0131. \u00dcst d\u00fczey yapay zekan\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eler gerektirdi\u011fi fikrini sorgulad\u0131.<\/p>\n DeepSeek’in s\u0131n\u0131rlamalar alt\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olma yetene\u011fi, yapay zeka inovasyonunun daha ak\u0131ll\u0131, daha verimli modeller in\u015fa etmekle ilgili oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor.<\/p>\n Yapay zeka alan\u0131 giderek daha rekabet\u00e7i hale geliyor ve DeepSeek-R1, ChatGPT-5, Claude 4.1 Sonnet ve Gemini 2.0 gibi b\u00fcy\u00fck isimlerle yar\u0131\u015f\u0131yor.<\/p>\n OpenAI, Anthropic ve Google Bat\u0131’da hakimiyetini s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. DeepSeek uygun fiyat ve eri\u015filebilirlik sunan \u00c7in’in iddial\u0131 a\u00e7\u0131k kaynak alternatifi. Peki DeepSeek, ChatGPT’den daha m\u0131 iyi?<\/p>\n En pop\u00fcler modelleri kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rd\u0131k ve bilgileri a\u015fa\u011f\u0131daki tabloya ekledik:<\/p>\nDeepSeek’in Farkl\u0131 Versiyonlar\u0131<\/strong><\/h3>\n
<\/p>\n\n
\nBu s\u00fcr\u00fcm, modelin ba\u011flama g\u00f6re a\u011f\u0131r muhakeme g\u00f6revleri ile daha h\u0131zl\u0131, hafif \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan “Think” ve “Non-Think” modlar\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\nDeepSeek V3 Nedir?<\/strong><\/h2>\n
<\/p>\nDeepSeek V3 Modelinin S\u0131n\u0131rlamalar\u0131<\/strong><\/h2>\n
\n
DeepSeek R1 Nedir?<\/strong><\/h2>\n
DeepSeek R1 Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/h2>\n
Ad\u0131m 1: DeepSeek.com’a Gidin veya Uygulamay\u0131 \u0130ndirin<\/strong><\/h3>\n
<\/p>\nAd\u0131m 2: Sohbet Kutusunda DeepSeek R1’i Etkinle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\n
Ad\u0131m 3: DeepSeek’e Bir Soru Sorun<\/strong><\/h3>\n
<\/p>\nDeepSeek Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131yor?<\/strong><\/h2>\n
<\/p>\nDeepSeek Nas\u0131l E\u011fitildi?<\/strong><\/h2>\n
<\/p>\nDeepSeek vs. ChatGPT ve Di\u011fer Rakipler<\/strong><\/h2>\n