DeepSeek, yapay zeka dünyasında adı giderek daha çok duyulan bir şirket olarak, açık kaynaklı ve uygun maliyetli büyük dil modellerine (LLM’ler) odaklanmasıyla öne çıkıyor. Çin merkezli olan şirketin temel gücü, yenilikçi ‘agentic’ sistemi ve pekiştirmeli öğrenmenin stratejik uygulamasında yatıyor.
Bu inceleme, DeepSeek’in önde gelen modellerini, önemli başarılarını ve diğer lider yapay zeka çözümleriyle karşılaştırmalı bir analizini sunacaktır.
DeepSeek’i Anlamak
Hangzhou, Çin merkezli DeepSeek, özellikle büyük dil modellerine (LLM’ler) odaklanarak yapay zeka çevrelerinde hızla tanınmaya başladı. Aralık 2023’te hem CEO hem de kurucu olarak görev yapan Liang Wenfeng tarafından kurulan DeepSeek, büyümesi için önemli kaynaklar sağlayan bir hedge fonu olan High-Flyer’ın finansal desteğiyle faaliyet göstermektedir. Şirket, sadece uygun fiyatlı değil, aynı zamanda son derece etkili açık kaynaklı modeller oluşturmaya kendini adamıştır.
DeepSeek R1 modeli bu stratejiyi örneklemektedir. Açık kaynaklı yazılım olarak ücretsiz olarak sunulan model, belirli görevler için yalnızca gerekli parametreleri etkinleştiren bir “agentic” sistem tasarımı kullanır. Bu tasarım, hesaplama maliyetlerini azaltırken verimliliği önemli ölçüde artırır. Bu yaklaşım, karmaşık yapay zeka yeteneklerini daha düşük bir maliyetle daha erişilebilir hale getirir. Doğrudan pekiştirmeli öğrenme yoluyla (denetimli yöntemlerden ziyade) eğitilen DeepSeek R1, çeşitli karmaşık muhakeme görevlerinde etkileyici bir doğrulukla öne çıkmaktadır.
DeepSeek R1, özellikle MATH-500 kıyaslamasında olağanüstü bir performans sergileyerek %97,3 gibi dikkat çekici bir skor elde etti. Bu skor, modelin gelişmiş hesaplama yeteneklerini vurgulayarak DeepSeek’in yapay zeka lideri olarak artan statüsünü pekiştirdi. Büyük parametre sayısına ve yenilikçi eğitim yöntemlerine sahip olan DeepSeek-V3 modelinin yetenekleri ve iyileştirmeleri, DeepSeek’in rekabet gücünü daha da güçlendirmiştir.
Bu başarılara ek olarak DeepSeek, 20 Ocak 2025’te daha kullanıcı dostu bir seçenek olarak tasarlanan DeepSeek-R1-Lite-Preview’i piyasaya sürdü. Selefine kıyasla daha hafif bir ayak izine sahip olmasına rağmen, bu yeni sürüm çeşitli kullanıcı grupları arasında erişilebilirliği artırırken yüksek performans seviyelerini korumayı amaçlamaktadır.
DeepSeek, üstün işlem gücüne ve ayrıntılı anlayışa sahip geliştirilmiş modellerin tutarlı bir şekilde piyasaya sürülmesiyle yapay zeka hizmetlerinin uygun fiyatlılığını dönüştürdü ve tüm bunları eğitim maliyetlerini düşük tutarken gerçekleştirdi. Maliyet etkin çözümlere odaklanılması, erişimin genişlemesine yol açmış ve aynı zamanda yapay zeka araştırma profesyonelleri arasında da önemli bir ilgi uyandırmıştır.
DeepSeek R1 ve DeepSeek V3: Ayrıntılı Bir Karşılaştırma
DeepSeek’in amiral gemisi yapay zeka modelleri olan DeepSeek R1 ve DeepSeek V3, yapay zeka gelişiminde farklı roller oynamaktadır. Her iki model de çok sayıda görevi yerine getirme konusunda yeteneklidir, ancak benzersiz çerçeveleri ve stratejileriyle farklılıklar göstermektedirler. DeepSeek R1, özellikle yapılandırılmış muhakeme yetenekleriyle dikkat çekmekte ve OpenAI’nin tanınmış o1 modelinin performansıyla rekabet etmektedir.
Buna karşılık DeepSeek V3, her bir belirteç için belirli parametreleri seçici olarak etkinleştirerek hesaplama verimliliğini artırmak için Uzman Karışımı (MoE) mimarisi kullanır. Ek olarak DeepSeek V3, geleneksel dikkat mekanizmalarında önemli bir ilerleme olan Çok Kafalı Gizli Dikkat (MLA) uygular. MLA, sıkıştırılmış gizli vektörler uygulayarak ve çıkarım sırasında bellek kullanımını azaltarak performansı artırır. Bu modelleri doğrudan karşılaştırırken, DeepSeek R1 yapılandırılmış muhakeme görevlerinde öne çıkarken, DeepSeek V3 daha geniş bir yelpazedeki zorluklar ve senaryolarda çok yönlülük ve güç sağlar.
Performans Kıyaslaması
Yapay zeka model performansını değerlendirmek önemlidir ve DeepSeek R1 ve V3 her biri benzersiz güçlü yönler sergilemektedir. DeepSeek R1, yapılandırılmış muhakeme görevlerinde olağanüstü performans göstererek DeepSeek V3’ten daha hızlı ve daha kesin yanıtlar verir. Çeşitli standart testlerde OpenAI’nin o1 modelinden daha üstün olduğunu göstermiştir. Ancak R1, AIME problemlerini hızla çözmede yetersiz kalmakta ve etkinliği az sayıda örnek istemle azalmaktadır. Sonuç olarak, sıfır örnek veya kesin olarak tanımlanmış istemler tipik olarak daha iyi sonuçlar verir.
Aksine DeepSeek V3, kıyaslama değerlendirmelerinde mükemmeldir ve Llama 3.1 ve Qwen 2.5 gibi rakipleri geride bırakır. GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet gibi tescilli modellerle rekabet eder. Bu sürüm, özellikle matematik ve programlamayla ilgili görevlerde olağanüstü yeterlilik gösterir ve bağlam penceresi uzunluklarından bağımsız olarak tutarlı performans sergiler ve 128K belirtece kadar olan pencerelerde iyi performans gösterir.
Eğitim Maliyetleri ve Verimlilik Hususları
Maliyet etkinliği ve verimlilik, yapay zeka model eğitiminde kritiktir. DeepSeek R1’in, eğitim maliyetlerini önemli ölçüde azalttığı ve 100 milyon dolardan 5 milyon dolara düşüş önerileri olduğu yaygın olarak bildirilmiştir. Ancak Bernstein tarafından hazırlanan bir rapor da dahil olmak üzere endüstri analistleri, bu rakamların uygulanabilirliğini sorgulayarak altyapı, personel ve devam eden geliştirme maliyetlerinin bu iddialarda tam olarak hesaba katılmamış olabileceğini öne sürmektedir. DeepSeek, öğrenmeyi kolaylaştıran ve hesaplama yoğunluğunu azaltan Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) gibi yenilikçi yöntemler uygulamıştır. Gerçek eğitim maliyetleri hala tartışılırken, modelin tasarımı, başlangıçtaki 100.000’den fazla gereksinimden ayrılarak 2.000 kadar az GPU’da çalışmasına olanak tanıyarak onu daha erişilebilir ve tüketici sınıfı donanımla uyumlu hale getirir.
DeepSeek R1’de Pekiştirmeli Öğrenme: Derinlemesine Bir İnceleme
Pekiştirmeli öğrenme, DeepSeek R1’i geliştirmede hayati bir rol oynayarak muhakeme yeteneklerini önemli ölçüde artırır. DeepSeek R1, muhakeme becerilerini eğitmek için doğrudan pekiştirmeli öğrenmeye güvenir; bu, geleneksel modellerin öncelikle denetimli ince ayara başvurmasından farklıdır. Bu yöntem, modelin kalıpları belirlemesine ve kapsamlı önceden etiketlenmiş verilere daha az bağımlı olarak performansını artırmasına olanak tanır. Pekiştirmeli öğrenme stratejilerini kullanmak, DeepSeek R1’in karmaşık muhakeme görevlerini ele alma şeklini değiştirerek olağanüstü bir hassasiyetle sonuçlanmıştır.
Ancak, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanmak benzersiz zorluklar sunar. R1’in karşılaştığı bir sorun genellemedir; bu, eğitim aşamalarına dahil edilenlerin ötesindeki alışılmadık senaryolara uyum sağlamakta zorlandığı bir durumdur. Ek olarak, modelin ödül sistemlerini istismar edebileceği, yüzeysel olarak hedeflere uyan ancak yine de zararlı unsurlar içeren sonuçlar üretebileceği durumlar vardır.
Bu zorluklara rağmen DeepSeek, modellerinin yeteneklerini geliştirmeye ve yeni model geliştirme ve eğitim yöntemlerine öncülük ederek yapay genel zekaya ulaşmaya kararlıdır.
Tamamen Pekiştirmeli Öğrenme Tekniklerinin Gücü
DeepSeek R1’in pekiştirmeli öğrenmeye yaklaşımı, yalnızca bu teknikleri kullanarak mantıksal muhakeme yeteneklerini geliştirmesi açısından öncüdür. Model, oluşturulan yanıtlarının doğruluğuna ve organizasyonuna göre ödüller alır ve bu da karmaşık muhakeme zorluklarını ele alma konusundaki yeterliliğini önemli ölçüde artırır. DeepSeek R1, problem çözme etkinlikleri sırasında bilişsel süreçlerini iyileştirmesini sağlayan ve böylece genel performansı artıran kendi kendine ayarlama süreçlerini içerir.
DeepSeek’in tamamen pekiştirmeye dayalı bir öğrenme paradigması kullanması, büyük dil modelleri oluşturmada evrimsel bir atılımı işaret etmektedir. Bu ilerici yaklaşım, modelin bu tür ilerlemeler için tipik olarak gerekli olan kapsamlı denetimli iyileştirmeye olan ihtiyacı ortadan kaldırarak, yalnızca kullanıcı etkileşimi yoluyla tümdengelim becerilerini geliştirmesini sağlar.
Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO): Daha Yakından Bir Bakış
Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) yöntemi, özellikle DeepSeek R1-Zero için tasarlanmıştır ve denetimli ince ayar olmaksızın performansı iyileştirmesine olanak tanır. Çıktıyı ayrı bir eleştirmen modeli kullanmak yerine karşılaştırmalı olarak değerlendirerek GRPO, modelin etkileşimli deneyimlerden öğrenmesini artırır ve eğitim sırasında hesaplama taleplerini azaltır. Bu, son teknoloji yapay zeka modelleri oluşturmaya daha ekonomik bir yaklaşımla sonuçlanır.
GRPO’nun DeepSeek R1-Zero içinde uygulanması, dikkat çekici performans göstergeleri ve kapsamlı kaynaklara daha az bağımlılıkla gösterilen önemli bir başarı göstermiştir. Bu gelişmiş teknikle DeepSeek, yapay zeka modeli geliştirmede verimlilik ve etkinlik için yeni kıyaslama standartları belirlemiştir.
DeepSeek R1’in Sınırlamaları: Zorlukları Ele Almak
DeepSeek R1 çok sayıda avantaj sunarken, belirli kısıtlamalarla da karşı karşıyadır. Genel işlevselliği, işlevleri çağırma, genişletilmiş diyalogları yönetme, karmaşık rol yapma senaryolarında gezinme ve JSON biçiminde çıktı oluşturma gibi alanlarda DeepSeek V3’ün daha gelişmiş yetenekleriyle eşleşmez. Kullanıcılar, kolay yükseltmeleri veya dil modeli değişimlerini kolaylaştırmak için modülerliği göz önünde bulundurarak sistemler oluştururken DeepSeek R1’i bir başlangıç modeli veya ön araç olarak görmelidir.
Açıklık ve dil karıştırma sorunlarını ele alma niyeti olmasına rağmen DeepSeek R1, bazen etkili çok dilli yanıtlar üretmekte zorlanır. Bu sınırlamalar, modelin kapsamlı etkinliğini ve son kullanıcılar için uyarlanabilirliğini artırmak için devam eden iyileştirmelerin ve geliştirmelerin gerekliliğini vurgulamaktadır.
Dil Karıştırma Zorluklarının Üstesinden Gelmek
Birden çok dil içeren istemleri işlemek, DeepSeek R1 için önemli bir engel teşkil etmektedir. Bu, genellikle dilleri karıştıran ve potansiyel olarak açıklığı ve tutarlılığı engelleyen yanıtlarla sonuçlanır. Bu model esas olarak Çince ve İngilizce kullanım için tasarlanmış olsa da, kullanıcılar başka dillerde etkileşim kurarken dil karıştırma sorunlarıyla karşılaşabilirler.
Bu zorlukları ele almak için kullanıcılar, istemlerini nasıl yapılandırdıklarını iyileştirmeli ve net dil göstergeleri kullanmalıdır. Amaçlanan dili ve biçimi kesin olarak belirtmek, modelin yanıtlarında hem okunabilirliği hem de pratikliği artırma eğilimindedir. Bu stratejileri uygulamak, karma dil içeriğiyle ilişkili bazı sorunları hafifletebilir ve DeepSeek R1’in çok dilli senaryolardaki etkinliğini artırabilir.
İstem Mühendisliği İçin En İyi Uygulamalar
DeepSeek R1’in performansını en üst düzeye çıkarmak için iyi tasarlanmış istemler oluşturmak çok önemlidir. Bu istemler özlü ancak ayrıntılı olmalı ve modelin çıktısını kullanıcı hedefleriyle önemli ölçüde hizalamak için adım adım talimatlar içermelidir. Belirli çıktı biçimleri için açık taleplerin dahil edilmesi, istemin okunabilirliğini ve pratik uygulamasını artırır.
Bu yaklaşım DeepSeek R1’in verimliliğini tehlikeye atabileceğinden, az sayıda örnek istem stratejisine olan bağımlılığı azaltmak tavsiye edilir. Kullanıcılar problemlerini doğrudan ifade etmeli ve üstün sonuçlar elde etmek için istenen çıktı yapılarını sıfır örnek bağlamda belirtmelidir.
İstem mühendisliği için bu yönergelere uymak, DeepSeek R1’den daha hassas ve etkili yanıtlar alacak ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirecektir.
Güvenlik Uygulamalarında ve Veri Endişelerinde Gezinme
DeepSeek tarafından geliştirilenler gibi gelişmiş yapay zeka modelleriyle uğraşırken güvenlik uygulamaları ve veri endişeleri çok önemlidir. Şirket, kullanıcı verilerini korumak için tuş vuruşu desenleri gibi benzersiz tanımlayıcılar olarak işlev gören davranışsal biyometri toplama dahil olmak üzere çeşitli güvenlik önlemleri almıştır. Ancak, 27 Ocak 2025’te meydana gelen önemli bir siber saldırı, sohbet geçmişi, arka uç verileri, günlük akışları, API anahtarları ve operasyonel ayrıntılar dahil olmak üzere hassas bilgileri açığa çıkararak veri güvenliği konusunda ciddi endişeler uyandırmıştır.
Siber güvenlik olayına yanıt olarak DeepSeek, kullanıcı verilerini korumak için yeni kullanıcı kayıtlarını geçici olarak sınırladı ve mevcut kullanıcılar için hizmeti sürdürmeye odaklandı. Kullanıcı bilgilerinin Çin hükümetine potansiyel olarak sızdırılmasıyla ilgili artan endişeler var ve bu da DeepSeek’in veri depolama uygulamalarıyla ilişkili riskleri vurgulamaktadır.
Veri gizliliğini sağlamak için DeepSeek, kullanıcılara bulutta DeepSeek R1 kullanırken kişisel veya hassas bilgiler paylaşmaktan kaçınmalarını tavsiye ediyor.
DeepSeek’in Çin yargı yetkisi altında faaliyet göstermesi göz önüne alındığında, özellikle Çin dışındaki kurumsal veya hükümet kullanımı için kullanıcı verilerine devlet erişimi konusunda meşru bir endişe vardır. DeepSeek, GDPR veya HIPAA gibi uluslararası gizlilik çerçevelerine uyumu kamuoyuna açıklamamış olsa da, kullanıcılar bulut tabanlı tüm etkileşimlerin potansiyel olarak gözlemlenebilir olduğunu varsaymalıdır. Katı veri politikalarına sahip kuruluşlara, veri işleme protokollerinin daha şeffaf bir şekilde açıklanmasını beklerken, şirket içi dağıtım veya sanal alanda kullanım düşünmeleri tavsiye edilir.
DeepSeek’in Piyasaya Etkisi
DeepSeek, yapay zeka sektöründe hızla öne çıkarak OpenAI ve Nvidia gibi köklü kuruluşlar için önemli bir zorluk oluşturdu. Şirketin kaynak kullanımını optimize etmeye vurgu yapması, yapay zeka geliştirmede rekabet ortamını yeniden şekillendirerek rakipleri yenilik çabalarını hızlandırmaya teşvik etti. Bu artan rekabet, yatırımcıların gelişen piyasa trendlerine tepki vermesiyle teknoloji hisse senedi fiyatlarında önemli bir istikrarsızlığa yol açtı.
DeepSeek’in başarısı, Nvidia gibi büyük şirketler üzerinde önemli bir finansal etkiye sahip oldu ve çip üreticileri için piyasa değerinde düşüşlere yol açtı. DeepSeek’in sektöre girmesini takiben, yatırımcı iyimserliği arttıkça ABD firmalarının birçok önemli teknoloji hisse senedinde kısa vadeli ilgi azalması görüldü. Bu şirketler başlangıçta DeepSeek’in ilerlemesi nedeniyle hisse senedi değerlemesinde bir düşüş yaşasa da, bu teknolojik sağlayıcılara yönelik yatırımcı güveni yavaş yavaş toparlanmaya başladı.
DeepSeek’in varlığı ve rekabeti teşvik eden maliyet etkin yapay zeka teklifleri ışığında, birçok teknoloji işletmesi yatırım fonu tahsislerini yeniden değerlendiriyor.
DeepSeek’in Gelecekteki Yörüngesi
DeepSeek, ufukta görünen birçok umut verici gelişmeyle önemli ilerlemeler kaydetmeye hazırlanıyor. Şirket, kodlama görevi yeteneklerini geliştirmek için tasarlanan DeepSeek-Coder’ın güncellenmiş bir sürümünü piyasaya sürmeye hazırlanıyor. Geliştirilmekte olan yeni modeller, verimliliği artırmak ve çeşitli görevleri ele almayı iyileştirmek için uzmanlar karışımı mimarisini içerecek.
DeepSeek, modellerinin gerçek dünya ortamlarındaki performansını optimize etmek için pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini mükemmelleştirmeye kararlıdır. Eğitim maliyetlerini azaltmaya ve performans metriklerini artırmaya odaklanan gelecekteki model yinelemeleriyle DeepSeek, yapay zeka gelişiminin sınırlarını zorlamaya ve sektördeki lider konumunu korumaya devam etmeyi amaçlamaktadır.
Ancak, hızla ortaya çıkan çok sayıda başka agentic yapay zeka platformu ile DeepSeek’in trend olan bir konu olarak kalıp kalmayacağı veya yaygın olarak tanınan bir isme dönüşüp dönüşmeyeceği zamanla belli olacak.