Çin Bahar Festivali’ne yaklaşan sessiz haftalarda, yapay zeka sektörü söylenti, teknik sızıntı ve stratejik işaretleşmenin tanıdık bir karışımıyla kaynıyor. DeepSeek, bir sonraki amiral gemisini, DeepSeek V4’ü, Şubat ortasında tanıtmaya hazırlanıyor. Kaynaklar, bu sürümün Yapay Zeka programlama ve uzun bağlamlı kod anlama üzerine olağanüstü vurgu yapacağını; iç kıyaslamaların V4’ü kodlama görevlerinde bazı rakiplerin önünde konumlandırdığını öne sürüyor.
DeepSeek V4 Ne Zaman Yayınlanacak?
DeepSeek V4’nin çıkış tarihi 2026 Şubat ortası, Çin Bahar Festivali ile çakışıyor. Bu zamanlama tesadüften çok uzak; şirketin belirlediği stratejik bir örüntüyü takip ediyor.
Sektör analistleri, DeepSeek’in çığır açan akıl yürütme modeli, DeepSeek-R1’i 2025’te Bahar Festivali’nden hemen önce yayınladığını hatırlıyor. Bu sürüm, tatil arasını modeli test etmek ve entegre etmek için kullanan dünya çapındaki geliştiricilerin dikkatini çekti ve ilgi patlamasına yol açtı. Bu "tatil sürprizi" stratejisini tekrarlayarak DeepSeek, Batılı rakipler nispeten sessizken V4’ü haber döngüsüne hâkim olacak şekilde konumlandırıyor gibi görünüyor.
Resmi bir duyuru henüz yapılmamış olsa da, bu söylentilerin tutarlılığı—2025 Aralık’ta V3.2 "köprü" modelinin yeni yayınlanmasıyla birlikte—şirketin büyük mimari sıçramalar için agresif bir 12 ila 14 aylık döngüye bağlı kaldığını düşündürüyor. Operasyonel uyarılar. Belirli bir çıkış tarihi, özellik seti veya genel erişime ilişkin bağımsız teyit hâlen beklemede. Raporlar, dahili testlere ve anonim kaynaklara dayanıyor; DeepSeek, tarihsel olarak geniş çaplı halka açık sürümden önce varyantlar ve deneysel dallar (örneğin V3.2 ve V3.2-Exp) dağıtmıştı ve şirketin kamuya açık duyuru temposu değişkenlik gösterdi. Okuyucular ve teknik kullanıcılar, DeepSeek resmi sürüm notlarını veya resmi bir duyuruyu paylaşana kadar zamanlamayı geçici olarak değerlendirmelidir.
Temel Özellikler ve Programlama İyileştirmeleri Nelerdir?
V4 söylentilerinin en heyecan verici yönü, Yapay Zeka Programlama ve Kod Üretimi alanındaki iddia edilen hâkimiyeti. DeepSeek V3 güçlü bir genelist olsa da, V4’ün özünde "mühendislik DNA’sı" barındırdığı anlatılıyor.
1. Kodlama Kıyaslarında Claude’u Geride Bırakmak
Son bir yıldır, Anthropic’in Claude’u geniş bağlam penceresi ve üstün akıl yürütme yetenekleri nedeniyle yapay zeka kodlama yardımında altın standart olarak görülüyor. Ancak DeepSeek’ten sızan dahili kıyaslamalar, V4’ün SWE-bench (Yazılım Mühendisliği Kıyaslaması) üzerindeki geçme oranının hem Claude’u hem de mevcut GPT-4/5 serisini aştığını öne sürüyor.
Kaynaklar, V4’ün şunları sergilediğini iddia ediyor:
- Üstün Hata Düzeltme: İnsan müdahalesi olmadan GitHub sorunlarını kendi kendine çözmede daha yüksek başarı oranı.
- Bağlamsal Kod Tamamlama: Yalnızca bir sonraki kod satırını değil, çevredeki projenin mimarisine dayanarak tüm fonksiyon bloklarını tahmin etme yeteneği.
- Yeniden Düzenleme (Refactoring) Yeteneği: Yeniden düzenleme sırasında bağımlılıkları sıkça bozan önceki modellerin aksine, V4'ün kod değişikliklerinin birden çok dosya üzerindeki dalga etkilerini "anladığı" bildiriliyor.
2. Kod Tabanları için Ultra-Uzun Bağlam
DeepSeek V4’ün, V3.2’de deneysel olarak tanıtılan Sparse Attention mekanizmasından yararlanarak devasa bağlam pencerelerini—yüksek doğrulukla potansiyel olarak 1 milyonun üzerinde token—işlediği rivayet ediliyor. Bu, geliştiricilerin tüm depoları (ör. karmaşık bir React ön yüzü ve bir Python arka ucu) bağlama yüklemesine olanak tanır. Model, "full-stack" bir anlayışla dosyalar arası hata ayıklama ve özellik uygulamasını gerçekleştirebilir; bu yetenek hâlen birçok mevcut model için bir darboğazdır.
Mimari Nasıl Yakınsıyor ve Evriliyor?
DeepSeek V4, Büyük Dil Modellerinin (LLM) yapılandırılma biçiminde önemli bir değişimi temsil ediyor. V4 ile ilişkilendirilen sektör moda terimi "Mimari Yakınsama."
Genel ve Akıl Yürütme Yeteneklerinin Entegrasyonu
Önceden, DeepSeek ayrı ürün hatlarını sürdürüyordu: V-serisi genel doğal dil görevleri için ve R-serisi (DeepSeek-R1 gibi) yoğun akıl yürütme ile mantık için.
Söylentiler, DeepSeek V4’ün bu iki farklı yolu birleştireceğini öne sürüyor.
- Birleşik Model: V4’ün, basit sorgular için "hızlı üretim" ile karmaşık programlama veya matematiksel sorunlar için "derin akıl yürütme" (Chain of Thought) arasında dinamik olarak geçiş yapan tek bir model olması bekleniyor.
- "Yönlendirici"nin Sonu: İstemleri farklı modellere göndermek için harici bir yönlendirici kullanmak yerine, V4 mimarisinin bizzat R-serisinin "System 2" düşünme yeteneklerini doğuştan barındırması ve böylece kesintisiz güçlü olması mümkün.
Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)
DeepSeek CEO’su Liang Wenfeng ve ekibi tarafından yazılan yakın tarihli bir araştırma makalesi, Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) adlı yeni bir tekniği ayrıntılandırdı.
Analistler, bu teknolojinin V4’ün "gizli sosu" olduğuna inanıyor.
- Felaket Unutmayı Çözmek: Geleneksel eğitimde, bir modeli yeni karmaşık kodlama kalıplarını öğrenmeye zorlamak genellikle genel sohbet yeteneğini zayıflatır. mHC’nin eğitim sürecini istikrara kavuşturduğu ve V4’ün çok miktarda teknik dokümantasyon ile kodu, sohbet nüansını kaybetmeden özümsemesine olanak tanıdığı bildiriliyor.
- Verimlilik: Bu mimari, hesaplama maliyetinde doğrusal bir artış olmadan daha derin ağlara izin veriyor ve DeepSeek’in "SOTA (State of the Art) performansı, fiyatın bir kısmına" sunma itibarını sürdürüyor.
V4, DeepSeek V3.2 ile Nasıl Karşılaştırılır?
V4’ün temsil ettiği sıçramayı anlamak için, DeepSeek V3.2, 2025’in sonlarında yüksek performanslı ara güncelleme olarak yayımlandı.
Temel: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 kritik bir dönüm noktasıydı. DeepSeek Sparse Attention (DSA)’yı tanıttı ve Mixture-of-Experts (MoE) yönlendirme stratejisini iyileştirdi.
- Performans: V3.2, açık ağırlıklı modeller ile GPT-4o gibi tescilli devler arasındaki boşluğu başarıyla kapattı. Matematikte ve kısa bağlamlı kodlamada üstün performans sergiledi ancak büyük yazılım projelerinde tutarlılığı korumakta hâlâ zorlandı.
- Sınırlama: V3.2 verimli olsa da, temelde V3 mimarisinin bir optimizasyonuydu. Tam akıl yürütme potansiyelini açığa çıkarmak için istem mühendisliği gerektiriyordu.
V3.2’nin Performansına Dayanarak V4 Hakkında Spekülasyon
V3.2, Sparse Attention için kavram kanıtıysa, V4 sanayi uygulamasıdır.
- "Seyrek"ten "Sonsuz" Bağlama: V3.2, bellek kullanımını azaltmak için DSA ile deneyler yaparken, V4’ün bunu alma doğruluğu için optimize etmesi muhtemel. V3.2 kullanıcıları uzun belgelerde zaman zaman "ortada kaybolma" sorunları bildirdi; V4’ün bunu çözmesi ve 500 sayfalık teknik kılavuzları veya eski kod tabanlarını analiz etmekte güvenilir olması bekleniyor.
- "Kod Asistanı"ndan "Yazılım Mühendisi"ne: V3.2 parçacıklar ve fonksiyonlar yazabiliyordu. V4, modül düzeyinde çalışacak şekilde tasarlandı. V3.2 gözetim gerektiren bir Kıdemsiz Geliştirici ise, V4 çözümler tasarlayabilen bir Kıdemli Geliştirici olmayı hedefliyor.
- Kararlılık: V3.2, uzun akıl yürütme zincirlerinde zaman zaman "halüsinasyon döngülerinden" mustaripti. V4’te mHC mimarisinin entegrasyonu, modelin mantığını temellendirmeyi özellikle hedefler ve üretilen kodda sözdizimi hatası oranını düşürür.
- Uzmanlaşmış kod optimizasyon katmanları. V3.2 zaten güçlü akıl yürütme ve ajan performansını hedeflediğinden, V4’ün kodlamaya yaptığı vurgu, kod odaklı ön eğitim verilerinin eklenmesini, kod onarımı ve sentezi görevlerinde yeni ince ayarları ve muhtemelen, uzun açıklamalara kıyasla çalıştırılabilir doğruluğu tercih eden özel çözümleme stratejilerini ima ediyor. Açık topluluk incelemeleri ve V3.2’ye yönelik kıyas notları, DeepSeek’in bu alanlarda istikrarlı biçimde iyileştiğini gösteriyor ve V4 muhtemelen bir sonraki adım.
- "Sonuna kadar" akıl yürütme için daha yüksek belirteç kullanımı olan varyantlar. DeepSeek’in V3.2’si, maliyeti zirve akıl yürütme karşılığında değiştiren "Speciale" adlı bir varyant tanıttı. DeepSeek’in V4’ü kademeli olarak sunması mantıklı olur: üretime odaklı, maliyet dengeli bir varyant ve yoğun mühendislik veya akademik kullanım için araştırma düzeyinde, maksimum yetenekli bir varyant.
Sonuç: Açık Ağırlıklı Yapay Zeka için Yeni Bir Çağ mı?
Söylentiler doğruysa, DeepSeek V4’ün Bahar Festivali sürümü, yapay zeka silahlanma yarışında kritik bir anı işaret edebilir. Yapay Zeka Programlama gibi yüksek değerli bir dikeyi hedefleyerek ve Akıl Yürütme ile Genellemenin entegrasyonunu görünüşte çözüp, DeepSeek, Silikon Vadisi’nin kapalı kaynaklı devlerinin hâkimiyetine meydan okuyor.
Geliştiriciler ve işletmeler için, Claude 3.7 veya GPT-5 sınıfı performansla yarışan—muhtemelen açık ağırlıklarla veya agresif API fiyatlandırmasıyla sunulabilecek—bir modelin potansiyeli cezbedici. Şubat ayında resmi duyuruyu beklerken, bir şey açık: "Yılan Yılı" muhtemelen tamamen DeepSeek V4 tarafından yazılmış bir python... betiğiyle başlayabilir.
Geliştiriciler [deepseek v3.2] (https://www.cometapi.com/models/deepseek/deepseek-v3-2) ’ye şu anda CometAPI üzerinden erişebilir. Başlamak için, [CometAPI] (https://www.cometapi.com/) ’nin model yeteneklerini [Playground] (https://www.cometapi.com/console/playground) ’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzuna başvurun. Erişimden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını aldığınızdan emin olun. CometAPI entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ Deepseek v3.2’nin ücretsiz denemesi!