Şubat 2026’da, Çinli yapay zekâ girişimi DeepSeek, çevrimiçi uygulaması ve web arayüzünde önemli bir güncelleme yayınlayarak yeni nesil model sürümü DeepSeek V4’e doğru ivme kazandığını işaret etti. Güncelleme tam V4 modelinden önce gelse de, etkileşim davranışındaki değişiklikler, uzun bağlam yetenekleri ve geleceğe dönük hazırlık testleri nedeniyle kullanıcılar ve sektör gözlemcileri arasında şimdiden tartışma yarattı.
DeepSeek, önceki varyantları—özellikle DeepSeek V3.2 ve DeepSeek–R1—ile küresel sahneye çıktı; bu modeller yüksek görev performansını uygun maliyetli ölçeklenebilirlikle birleştiriyordu. Özellikle R1 sürümü, 2025’in başlarında küresel piyasaları sarsması ve rakiplerin hisse performansını aşağı çekmesi ile uluslararası dikkat çekti; bu durum DeepSeek’in yıkıcı potansiyelini ortaya koydu.
Son DeepSeek güncellemesinde tam olarak ne değişti?
Bu Hangi Sürüm ve Neler Değişti?
Son güncelleme DeepSeek çevrimiçi uygulaması ve web arayüzünü etkiliyor; ancak önemli bir nokta, henüz API modelini etkilemiyor olması. Birden çok kaynağa göre:
- Mevcut uygulama güncellemesi en iyi şekilde bir uzun bağlam yapısı testi olarak tanımlanabilir — web ve uygulama kullanıcılarının 1 milyon token’a kadar bağlam desteğine erişmesini sağlıyor. Bu, DeepSeek V3.2’nin API teklifindeki ~128 K bağlam penceresinden önemli bir sıçrama.
- Yükseltme, tek bir konuşma veya görev için etkin belleği artırıyor; modelin çok daha fazla bilgiyi hatırlamasına ve işlemesine imkân tanıyor. Raporlar bunun etkili biçimde önceki bellek kapasitesinin 10×’i olduğunu belirtiyor — çok aşamalı ve uzun süreli akıl yürütme için bir atılım.
- Sürüm adlandırması açısından, çoğu kamu sinyali bu güncellemeyi V4 öncesi teknik hamle olarak gösteriyor — henüz resmi DeepSeek V4 sürümü değil, ancak ona güçlü bir hazırlık.
Kaputun Altında: Değişimi Ne Sürüyor?
Perde arkasında, DeepSeek’in GitHub deposu, dahili bir tanımlayıcıyla (“MODEL1”) etiketlenmiş eklemeler ortaya koyuyor; bu da V3.2’den farklı yeni bir model mimarisine işaret ediyor. Kod yapısı, bellek optimizasyon tekniklerine, FP8 destek iyileştirmelerine ve Nvidia’nın yeni GPU mimarileriyle uyumluluğa işaret ediyor — bunların tümü DeepSeek V4’te beklenen çekirdek bileşenler.
Buna ek olarak, DeepSeek “Engram” üzerine, büyük dil modellerinin uzun bağlamları ve kritik gerçekleri nasıl yönettiğini yeniden düşünen bir bellek arama modülü araştırması yayınladı. Engram, bir temel teknoloji olarak konumlanıyor — muhtemelen DeepSeek V4’ün genişletilmiş bellek yeteneklerini güçlendiriyor.
Kullanıcı Tepkileri
Yayılım, geniş yelpazede tepkileri tetikledi:
- Bir yandan, birçok kullanıcı bağlam genişlemesi ve bunun daha derin etkileşimler ile daha karmaşık problem çözme potansiyeline dair heyecan duyuyor.
- Öte yandan, hatırı sayılır bir kullanıcı bölümü ton ve konuşma tarzındaki değişiklikler hakkında kamuya açık yorumlarda bulunuyor; yanıtların daha az ilgi çekici, daha az empatik ya da basitçe “daha soğuk” olduğunu tanımlıyor — bu da viral sosyal tartışmalara yol açıyor.
Bu ayrışma, yapay zekâ dağıtımının önemli bir gerçeğini vurguluyor: teknik yetenek yükseltmeleri, kullanıcı deneyimini beklenmedik şekillerde dönüştürebilir ve nihai sürümden önce yinelemeli iyileştirme gerektirir.
Bu güncellemenin başlıca özellikleri neler?
1. Devasa Bağlam Genişlemesi
Web/uygulama etkileşiminde 1 milyon token’a kadar bağlam desteği, DeepSeek’i tek oturumda uzun dökümanları, kod depolarını, yasal metinleri veya tüm kitapları küresel, parçalanmadan anlama yeteneğine sahip az sayıdaki modelden biri yapıyor. Bu, araştırma ve yazımdan kurumsal belge analizine kadar gerçek dünya kullanımları için büyük sonuçlar doğurur.
2. Etkileşim Tarzındaki Değişiklikler
Son yayılım, DeepSeek’in konuşma tonunu fark edilir şekilde değiştirdi. Birçok kullanıcı, güncellenen model etkileşiminin daha nötr veya “sade” göründüğünü belirtiyor — kişiselleştirilmiş lakaplar yerine “User” gibi genel tanımlayıcılar kullanmak ve derin akıl yürütme modlarında daha özlü yanıtlar vermek gibi. Bu stilistik kaymalar, bazı kullanıcıların rahatsızlık veya şaşkınlık ifade etmesiyle, sosyal medya platformlarında ilgi topladı.
3. Bilgi Kesim Tarihi ve Güncellenmiş Bağlam
Uygulamanın arkasındaki bilgi tabanı Mayıs 2025’e kadar olan bilgileri yansıtacak şekilde güncellendi; ancak API hizmeti, önceki bilgi kesimiyle V3.2’de kalıyor. Bu ayrım, DeepSeek’in tam bir V4 platform yükseltmesi öncesinde kademeli iyileştirmelerle deneyler yaptığını gösteriyor.
4. V4 Entegrasyonuna Hazırlıklar
Güncellemenin açık stratejik hedeflerinden biri, yaklaşan DeepSeek V4 öncesinde altyapıyı ve kullanıcı deneyimini test etmek. Büyük bağlam desteği ve bellek değişiklikleri muhtemelen hâlihazırda geliştirilmekte olan mimariler için gerçek dünya stres testi görevi görüyor — geliştiricilerin, tam konuşlandırmadan önce performansı, güvenilirliği ve geri bildirimleri değerlendirmesine yardımcı oluyor.
Bu güncellemede hangi yeni teknik özellikler var ve nasıl çalışıyorlar?
Kullanıcı Tepkileri
Yayılım, geniş yelpazede tepkileri tetikledi:
- Bir yandan, birçok kullanıcı bağlam genişlemesi ve bunun daha derin etkileşimler ile daha karmaşık problem çözme potansiyeline dair heyecan duyuyor.
- Öte yandan, hatırı sayılır bir kullanıcı bölümü ton ve konuşma tarzındaki değişiklikler hakkında kamuya açık yorumlarda bulunuyor; yanıtların daha az ilgi çekici, daha az empatik ya da basitçe “daha soğuk” olduğunu tanımlıyor — bu da viral sosyal tartışmalara yol açıyor.
Bu ayrışma, yapay zekâ dağıtımının önemli bir gerçeğini vurguluyor: teknik yetenek yükseltmeleri, kullanıcı deneyimini beklenmedik şekillerde dönüştürebilir ve nihai sürümden önce yinelemeli iyileştirme gerektirir.
Engram: seçici hatırlama için koşullu bellek
Engram, güncellemenin öne çıkan fikri. Kavramsal olarak, mimariye gömülü koşullu bir geri getirme mekanizması: girdi, saklanan engramlarla ilişkilendirilmiş ipuçları içerdiğinde, ağ, pahalı çıkarım katmanlarının yerini alacak (veya bazen onları tamamlayacak) şekilde önceden hesaplanmış vektör temsillerini geri çağırır. İddia edilen fayda iki yönlü: statik bilgi üzerinde tekrarlanan hesaplamayı azaltmak ve tüm modeli yeniden eğitmeden gerçeksel belleği güncellemek veya yamalamak için sağlam bir mekanizma sağlamak. Teknik özetler ve geliştirici önizlemeleri, Engram’ın hem kod bilgisi (kütüphaneler, fonksiyon imzaları) hem de belgeler arası gerçeksel hatırlama için tasarlandığını gösteriyor.
mHC (çokkatlı-kısıtlı hiperbağlantılar)
Önizleme ve destekleyici teknik notlarda sunulduğu şekliyle mHC, parametre etkileşimlerini anlamlı alt çokkatmanlarla sınırlamayı amaçlayan bir mimari strateji. Bu kısıtlama, hesaplanması gereken ikili aktivasyonların sayısını azaltarak hem eğitim hem de çıkarım sırasında hesaplama verimliliğini artırır. Teori, ifadenin gerektiği yerde (görevle ilgili çokkatlılarda) ifade gücünü korurken, başka yerlerde israfı azaltmaktır — böylece aynı donanımdan daha fazla fayda elde edilir. Erken tanımlar teknik ve umut verici olsa da, uygulama ve doğrulama sorularını da gündeme getiriyor (aşağıya bakın).
DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) ve milyon token’lık bağlamlar
En somut iddialardan biri, seyrek dikkat teknikleri ve dinamik tetikleme mantığının bir karışımıyla 1M+ token bağlamlarına destek. Üretimde gerçekleşirse, tek bir çıkarım geçişinin tüm depoları, uzun dökümleri veya çoklu dosya yamalarını dikkate almasına izin verir — kod deposu özetleme, çoklu dosya refaktörü ve uzun sohbet ajanları gibi görevler için bir destek. Önizleme materyalleri ve satıcı benchmark’ları büyük bağlam işleme verimini rapor ediyor ve bazı rakiplerle karşılaştırıldığında önemli verimlilik kazanımları öneriyor. Bağımsız doğrulama bu aşamada hâlâ sınırlı.
Sırada ne bekleyebiliriz — ve bu güncelleme DeepSeek v4 hakkında bize ne söylüyor?
Kısa cevap: herkese açık güncelleme hem işlevsel bir iyileştirme hem de daha büyük bir lansmanın hazırlık alanı. Sektör haberleri ve DeepSeek’in kendi zaman çizelgesi, (Ay Yeni Yılı dönemini hedefleyen) yakın bir v4 lansmanına işaret ediyor; bu lansmanda muhtemelen uzun bağlam belleği, Engram benzeri uzman bir bellek mimarisi ve geliştirilmiş kodlama ve ajan yetenekleri paketlenecek.
Aşağıda, mevcut değişim sinyallerine ve sektör beklentilerine dayanan dikkatli, kanıta dayalı bir spekülasyon yer alıyor — v4’ün muhtemel içeriklerine dair.
Beklenti 1 — Yerel uzun ömürlü bellek ve indeksli geri getirme
Uygulamadaki milyon token denemeleri ve V3.2’de ajanlara yönelik açık odak göz önüne alındığında, v4’ün oturumlar arasında kalıcı bilgiyi (yalnızca daha büyük bir geçici bağlam değil) sürdüren bir bellek alt sistemini resmileştirmesi muhtemeldir. Bu alt sistem şunları birleştirecektir:
- Saklanan gömme vektörleri üzerinde yoğun geri getirme.
- Gecikme ve token maliyetini dengelemek için verimli parçalama.
- Geri getirilen parçaları modelin iç bağlam penceresine birleştirmek için bir tutarlılık katmanı.
Uygulanırsa, bu ajanların kalıcı kişilikler, kullanıcı tercihleri ve zengin proje geçmişini her oturumda verileri yeniden içeri almadan sürdürmesine izin verir.
Beklenti 2 — Uzmanlaşmış kod üretimi ve çok dosyalı akıl yürütme
Kodlama yetkinliği v4 için bir öncelik; geliştirici iş akışlarını hedefleyen model optimizasyonları ve benchmark iyileştirmelerine işaret ediyor. Doğal çok dosyalı refaktör yetenekleri, geliştirilmiş birim test üretimi ve kodu çalıştırabilen, değerlendirebilen ve izole araç zincirleri üzerinden yineleyebilen araç-farkında kod üretimi beklenebilir. Bunlar, uzun bağlamlı modellerin kilidini açtığı görev türleridir.
Beklenti 3 — Ajan güvenliği ve doğrulamaya daha fazla vurgu
Eğitim uygulamalarına dair kamu denetimi göz önüne alındığında, DeepSeek muhtemelen denetlenebilirliği önceliklendirecektir: tekrarlanabilir eğitim günlükleri, daha net köken beyanları ve çok adımlı araç etkileşimleri sırasında halüsinasyonları veya köken boşluklarını işaretleyen güçlendirilmiş güvenlik önlemleri. Kurumsal müşteriler ve araştırmacılar için kökeni görünür kılan ürün özellikleri bekleyin.
Beklenti 4 — Rekabetçi yol haritası ve iş ortakları ekosistemi
v4 yol haritası, yerli ve küresel oyuncular tarafından bir pazar sinyali olarak okunacaktır. Rakipler agresif güncellemeler sunarken (verimlilik ve mobil dağıtımı hedefleyen büyük oyunculardan, açık kaynak modellere yüklenen niş oyunculara kadar), DeepSeek açıklık ile savunulabilirlik arasında denge kurmak zorunda. v4 daha düşük maliyetle önemli kazanımlar sunarsa, Çin’de ve ötesinde uygun maliyetli, yüksek yetenekli modellere doğru eğilimi hızlandıracak — ve muhtemelen sınır ötesi politika denetimini yoğunlaştıracaktır.
Sonuç: Büyüyen bir Yapay Zekâ Gücü
Son DeepSeek güncellemesi, yapay zekâ zekâsında daha geniş bir dönüşüme doğru anlamlı bir adımı işaret ediyor. Şirket V4’ü henüz tam olarak başlatmamış olsa da, özellikle bağlam uzunluğu ve etkileşimsel yeniden yapılandırma etrafındaki önizleme iyileştirmeleri, LLM yeteneklerini ileriye taşıma kararlılığını ortaya koyuyor. Ufukta V4 varken, DeepSeek büyük ölçekli, maliyet-etkin, yüksek performanslı yapay zekânın bir sonraki çağını şekillendirmede merkezi bir figür olmaya hazırlanıyor.
Geliştiriciler, Deepseek API’ye şimdi CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için, modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzu’na başvurun. Erişimden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve bir API anahtarı edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmî fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ Bugün Deepseek’e kaydolun!
Daha fazla ipucu, rehber ve yapay zekâ haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinden takip edin!