DeepSeek, V4’ü açık kaynaklı bir model ailesi olarak resmen önizledi; manşet ise yalnızca “bir başka model güncellemesi” değil. Şirket, V4’ü gerçek iş yükleri için tasarlanmış, uzun bağlamlı ve ajan dostu bir sistem olarak konumlandırıyor: belge-yoğun analiz, kodlama asistanları, arama ajanları ve çok adımlı otomasyon. Yayın web, uygulama ve API üzerinde canlı ve V4 serisi, resmi hizmetlerinde maliyet etkin bir 1M-token bağlam penceresi sunuyor.
Bu lansmanı özellikle dikkat çekici kılan, ölçek ve verimliliğin birleşimi. DeepSeek, V4-Pro’nun toplam 1.6T parametreye ve 49B aktif parametreye sahip olduğunu, V4-Flash’in ise toplam 284B parametreye ve 13B aktif parametreye sahip olduğunu söylüyor. Teknik raporda, DeepSeek ayrıca V4 mimarisinin hibrit dikkat, MoE yönlendirme ve ultra uzun bağlamın hesaplama yükünü azaltırken ajansal davranışı iyileştirmeye yönelik sonradan eğitim (post-training) kullandığını iddia ediyor.
DeepSeek V4 nedir?
DeepSeek-V4, şirketin en yeni önizleme amiral gemisi ailesi ve sürüm iki genel varyant içeriyor: V4-Pro ve V4-Flash. DeepSeek, V4-Pro’yu dünya bilgisi, matematik, STEM, kodlama ve ajansal kodlama için daha güçlü model olarak tanımlarken, V4-Flash’i daha duyarlı, maliyet açısından verimli, fakat yine de akıl yürütme kalitesinin ve uzun bağlam yeteneğinin büyük bölümünü koruyan seçenek olarak nitelendiriyor. V4-Pro, ajansal kodlama ve dünya bilgisi alanlarında mevcut açık modeller arasında öne çıkarken, V4-Flash hız ve ekonomik dağıtım için tasarlandı.
V4, Compressed Sparse Attention (CSA) ve Heavily Compressed Attention (HCA)’yi birleştiren bir hibrit dikkat mimarisi, ayrıca Manifold-Constrained Hyper-Connections ve Muon optimizer kullanıyor. Şirket ayrıca modellerin 32T’den fazla token üzerinde önceden eğitildiğini ve 1M bağlamda, V4-Pro’nun DeepSeek-V3.2’ye kıyasla tek token çıkarımı FLOPs’unun yalnızca %27’sine ve KV önbelleğinin %10’una ihtiyaç duyduğunu söylüyor. Bu verimlilik öyküsü, aslında bu sürümün asıl manşeti.
DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Pro
V4-Pro, kaliteye en çok önem veren kullanıcılar için amiral gemisi modeldir. DeepSeek-V4-Pro, daha güçlü ajansal kodlama performansı, daha zengin dünya bilgisi ve dünya standartlarında akıl yürütme sunar; lansman sayfasına göre dünya bilgisi açısından yalnızca Gemini-3.1-Pro’nun gerisinde kalır. Teknik raporda V4-Pro, ailedeki daha büyük modeldir ve DeepSeek-V4-Pro, V4-Flash ile aynı OpenAI-uyumlu ve Anthropic-uyumlu arayüzler üzerinden sunulmaktadır.
DeepSeek-V4-Flash
V4-Flash, verimlilik-odaklı modeldir; akıl yürütme yetenekleri V4-Pro’ya yakındır ve daha küçük bir parametre ayak izi ve daha hızlı yanıt süreleriyle basit ajan görevlerinde V4-Pro ile başa baş performans gösterir; hem thinking hem de non-thinking modlarını destekler, Pro ile aynı 1M bağlam uzunluğuna ve aynı çekirdek özelliklere sahiptir, ancak çok daha düşük maliyetle.
Hangisini seçmelisiniz?
Görev yüksek riskli, bilgi-yoğun veya doğrulaması zor olduğunda — kurumsal araştırma, karmaşık kodlama, çok adımlı karar desteği ya da mümkün olan en güçlü cevabı istediğiniz işler — V4-Pro kullanın. İşlem hacmi, gecikme veya token maliyeti, kıyaslamadaki son puanları zorlamaktan daha önemliyse V4-Flash kullanın. Bu seçim, resmi konumlandırma ve iki model arasındaki raporlanan kıyas farklarıyla tutarlıdır.
| Öğe | DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| Toplam parametre | 284B | 1.6T |
| Aktif parametre | 13B | 49B |
| Bağlam uzunluğu | 1M | 1M |
| Akıl yürütme modları | Non-think + think | Non-think + think |
| En uygun kullanım | Hızlı çıkarım, yüksek geçirgenlikli uygulamalar, maliyet duyarlı ajanlar | En yüksek kapasiteli akıl yürütme, daha zor kodlama ve bilgi görevleri |
| Resmi API fiyatlandırması | Önbellek isabeti $0.028 / önbellek ıskası $0.14 / çıktı $0.28 (1M token başına) | Önbellek isabeti $0.145 / önbellek ıskası $1.74 / çıktı $3.48 (1M token başına) |
| Maksimum çıktı | 384K | 384K |
CometAPI, Deepseek v4 Pro ve V4 Flash erişimi sunar — resmiden %20 daha ucuz — ve tek bir OpenAI-uyumlu veya Anthropic Messages uç noktası üzerinden 500+ model (GPT-5.4, Gemini 3.1, vb.) arasında sorunsuz geçiş sağlar.
Performans kıyasları
DeepSeek-V3.2 vs V4-Flash vs V4-Pro
Temel model karşılaştırma tablosunda, V4-Flash ve V4-Pro, çekirdek kıyaslarda DeepSeek-V3.2’yi geçiyor; genellikle V4-Pro önde. Örneğin, raporda şu puanlar listeleniyor: AGIEval için 82.6 / 83.1 vs V3.2’nin 80.1; MMLU 88.7 / 90.1 vs 87.8; MMLU-Pro 68.3 / 73.5 vs 65.5; HumanEval 69.5 / 76.8 vs 62.8; ve LongBench-V2 44.7 / 51.5 vs 40.2, burada ortadaki sayı V4-Flash’i, sondaki V4-Pro’yu temsil ediyor.
| Kıyas | DeepSeek-V3.2-Base | DeepSeek-V4-Flash-Base | DeepSeek-V4-Pro-Base |
|---|---|---|---|
| AGIEval (EM) | 80.1 | 82.6 | 83.1 |
| MMLU (EM) | 87.8 | 88.7 | 90.1 |
| MMLU-Pro (EM) | 65.5 | 68.3 | 73.5 |
| HumanEval (Pass@1) | 62.8 | 69.5 | 76.8 |
| LongBench-V2 (EM) | 40.2 | 44.7 | 51.5 |
Kaynak: DeepSeek-V4 teknik raporu, Tablo 1.
Desen net: Flash, Pro ile farkı kapatıyor, ancak Pro hâlâ daha güçlü genel model. Bu da V4-Flash’i birçok üretim sistemi için pratik varsayılan yaparken, yanıt kalitesinin maliyet veya gecikmeden daha önemli olduğu durumlarda V4-Pro’ya yönelmeyi gerektiriyor.
Batılı modellerle karşılaştırma: V4’ün konumu
Çinli beyaz yaka görevlerinde yapılan bir insan değerlendirmesinde, rapora göre DeepSeek-V4-Pro-Max, Claude Opus 4.6-Max’i %63 kaybetmeme oranıyla geride bıraktı. DeepSeek-V4-Pro, bir Ar-Ge (R&D) kodlama kıyasında Claude Sonnet 4.5’i “belirgin şekilde” geride bırakıyor ve Claude Opus 4.5’e yaklaşıyor.
| Değerlendirme alanı | DeepSeek sonucu | Batılı model karşılaştırması | Ne öneriyor |
|---|---|---|---|
| Çinli beyaz yaka görevleri | V4-Pro-Max, %63 kaybetmeme | vs Claude Opus 4.6-Max | Pratik iş tarzı görevlerde güçlü performans |
| R&D kodlama kıyaslaması | V4-Pro-Max geçme oranı 67 | vs Claude Sonnet 4.5: 47; Opus 4.5: 70; Opus 4.6 Thinking: 80 | Özellikle Sonnet seviyesindeki sistemlere karşı, önde gelen modellerle rekabetçi |
“Her alanda bir numara” değil, ancak “ciddiye alınarak değerlendirilmesi gereken” bir seviyede.
DeepSeek’in teknik raporu, aynı tabloda V4-Pro-Max’i Claude Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh ve Gemini 3.1 Pro High ile karşılaştırıyor. Sonuçlar basit değil: Batılı kapalı kaynak modeller bazı bilgi ve çıkarım alanlarında hâlâ güçlü; ancak V4-Pro-Max, kod, uzun bağlam ve bazı ajan görevlerinde çok güçlü bir varlık gösteriyor. Başka bir deyişle, artık “yerli alternatifler” gibi tek boyutlu bir anlatı değil; “senaryonuza hangisi daha uygun” aşamasına girilmiş durumda.
Bilgi ve akıl yürütme yeteneği açısından, Opus 4.6 Max, GPT-5.4 xHigh ve Gemini 3.1 Pro High ile başa baş. Bununla birlikte, ajansal yeteneklerde biraz geride kalsa da fark büyük değil.
DeepSeek-V4-Pro-Max, koda yönelik ve uzun bağlamlı senaryolarda son derece rekabetçi, ancak Batılı modeller bazı saf akıl yürütme ve bilgi kıyaslarında hâlâ çok güçlü görünüyor. Yayını okumanın doğru yolu şu: DeepSeek V4, kesin biçimde “öncü” tartışmanın içinde, ancak kıyas liderliği görevden göreve değişiyor.
DeepSeek V4’e nasıl erişilir
1) Resmi web ve uygulamayı kullanın
DeepSeek, V4 Preview’ın şu anda web, uygulama ve API üzerinde erişilebilir olduğunu söylüyor. Normal kullanıcılar için en basit yol hâlâ resmi sohbet arayüzü; model burada Expert Mode veya Instant Mode üzerinden erişilebilir.
2) API’yi kullanın
DeepSeek V4’e erişmek için CometAPI’yi şiddetle tavsiye ederim; çünkü en iyi fiyatı ve birleştirme avantajlarını sunar.
Model adları:
deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro
DeepSeek ayrıca, eski adlar olan
deepseek-chatvedeepseek-reasoner’ın kullanım dışı bırakılacağını ve şu anda 2026-07-24 tarihine kadar V4-Flash’in non-thinking ve thinking modlarına eşlendiğini söylüyor. Üretimde eski entegrasyonlarınız varsa bu, geçiş planlaması için önemlidir.
- CometAPI’ye kaydolun ve API anahtarınızı alın.
- Özel bir temel URL ile standart OpenAI Python SDK’sını (veya herhangi bir uyumlu istemciyi) kullanın:
İşte resmi OpenAI-uyumlu formatı kullanan temiz bir örnek:
import os
from openai import OpenAIclient = OpenAI(
api_key=os.environ["cometapi_API_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com"
)response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[
{"role": "system", "content": "Yardımcı bir asistansınız."},
{"role": "user", "content": "Milyon token'lık bağlamın faydalarını özetle."}
],
extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
reasoning_effort="high"
)print(response.choices[0].message.content)
Bu istek deseni hızlı başlangıç rehberini takip eder: temel URL’yi ayarlayın, deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash seçin ve daha derin akıl yürütme gerektiğinde thinking’i etkinleştirin.
DeepSeek V4’ü etkili şekilde nasıl kullanmalı
Uzun doküman iş akışlarında, en güçlü yaklaşım bağlamı temiz ve yapılandırılmış tutmaktır. V4’ün 1M-token penceresi büyük bir avantajdır; ancak model, girdi bölümlere, kaynak alıntılarına, görev talimatlarına ve açık çıktı kısıtlarına ayrıldığında hâlâ en iyi performansı gösterir. DeepSeek’in öne çıkardığı uzun bağlam yeteneğinden yararlanmanın en doğal yolu budur.
Kod ve ajan iş akışlarında, hızlı iterasyon için V4-Flash ile başlayın; ardından nihai çalışma veya en zor adımlar için V4-Pro’ya yükseltin. Bu yaklaşım resmi konumlandırma ile örtüşür: Flash verimlidir, Pro daha güçlü modeldir ve ikisi de aynı API yüzeyini ve bağlam uzunluğunu paylaşır.
Son söz
DeepSeek-V4 dikkat çekici çünkü pazarın aynı anda talep ettiği dört şeyi birleştiriyor: uzun bağlam, güçlü akıl yürütme, açık erişim ve agresif fiyatlandırma. Asıl hikâye, DeepSeek’in bir model daha çıkarması değil; şirketin, öncü tarz yapay zekâyı üretimde ekonomik olarak kullanılabilir kılmaya çalışmasıdır. Bir sonraki yapay zekâ yatırımını nereye yerleştireceğini değerlendiren ekipler için bu, göz ardı edilmemesi gereken, test edilmeye değer bir sinyal.
Birden fazla sağlayıcıyla ürün geliştiren ekipler için, bu tam olarak kendi yığınınız içinde kıyaslamaya değer bir sürümdür. CometAPI, DeepSeek-V4’ü diğer öncü modellerle yan yana karşılaştırmak için pratik bir katman olabilir; böylece pazar her değiştiğinde ürün ekibinizi entegrasyonu yeniden inşa etmeye zorlamaz.