1'in başlarında R2025 akıl yürütme modeliyle ilk kez manşetlere çıkan Çinli bir AI girişimi olan DeepSeek, açık kaynaklı AI'nın durumu ve daha geniş kapsamlı etkileri konusunda yoğun tartışmalara yol açtı. Dikkatin çoğu etkileyici performansına odaklanmış olsa da (OpenAI ve Alibaba gibi ABD firmalarının modelleriyle rekabet ediyor), DeepSeek'in ruhen ve pratikte gerçekten "açık kaynaklı" olup olmadığı konusunda sorular devam ediyor. Bu makale, DeepSeek'i çevreleyen son gelişmeleri ele alıyor, açık kaynaklı kimlik bilgilerini inceliyor, GPT-4.1 gibi modellerle karşılaştırıyor ve küresel AI manzarası için sonuçlarını değerlendiriyor.
DeepSeek Nedir ve Nasıl Ortaya Çıktı?
DeepSeek'in Kökeni ve Hedefi
DeepSeek, Hangzhou DeepSeek Yapay Zeka Temel Teknoloji Araştırma Şirketi Ltd. adı altında kuruldu ve Liang Wenfeng (Wenfeng Liang olarak da bilinir) başlıca vizyoner olarak öncülük etti. Etiği, birçok Silikon Vadisi girişiminden farklıydı: DeepSeek, hızlı ticarileştirmeye öncelik vermek yerine araştırma verimliliğini ve maliyet etkinliğini vurguladı. 2025'in başlarında, DeepSeek'in R1 modeli, yüksek uçlu AI çipleri üzerindeki ABD ihracat kontrollerinin kısıtlamaları altında geliştirilmesine rağmen, matematiksel akıl yürütme ve kod üretiminde önde gelen ölçütleri karşılaması veya aşması nedeniyle dikkat çekmişti.
Akıl Yürütme Modellerinde Atılım
Ocak 2025'te DeepSeek, R1'i bir MIT lisansı altında tanıttı - açık kaynaklı izin verici bir lisans - ve R1'in "AIME 79.8'te %1 Pass@2024 elde ederek OpenAI-o1-1217'yi biraz geride bıraktığını" ve "MATH-97.3'de %500 puan alarak o1 ile eşit seviyede olduğunu ve diğer herkese açık modelleri geride bıraktığını" iddia etti. Kodlama görevlerinde R1, Codeforces'ta 2,029 Elo derecesi elde ederek insan katılımcıların %96.3'ünü geride bıraktı ve bu da modelin yalnızca teorik bir egzersiz olmadığını, aynı zamanda gerçek dünya uygulamaları için uygun, yüksek performanslı bir araç olduğunu gösterdi.
Uzman karışımı (MoE) katmanları ve ticaret kısıtlamaları nedeniyle gerekli olan daha zayıf AI çipleri üzerinde eğitim gibi tekniklerden yararlanarak DeepSeek eğitim maliyetlerini önemli ölçüde azalttı. Gözlemciler, yaklaşımının yalnızca üst düzey donanımlara olan varsayılan bağımlılığı zorlamakla kalmayıp aynı zamanda sektörde "şok dalgaları" yarattığını ve Nvidia'nın piyasa değerinin tek bir seansta yaklaşık 600 milyar dolar düşmesine neden olduğunu belirtti - "ABD borsa tarihinin en büyük tek şirket düşüşü".
DeepSeek Gerçekten Açık Kaynaklı mı?
Lisanslama ve Kullanılabilirlik
DeepSeek'in R1 modeli, Ocak 2025'te Hugging Face için MIT Lisansı altında yayınlanarak, model ağırlıklarının ve ilişkili kodun kısıtlanmamış ticari kullanımına, değiştirilmesine ve yeniden dağıtılmasına izin verdi. Bu lisanslama seçimi teknik olarak R1'i açık kaynaklı bir proje olarak sınıflandırır, ancak pratikte nüanslar ortaya çıkar. Model ağırlıkları ve çıkarım kodu herkese açık olsa da, tam eğitim veri setini veya kesin eğitim hatlarını yayınlamamıştır. Bu eksiklik, uçtan uca yeniden üretilebilirlik ayrıntılarını paylaşan projelerle aynı ruhla "tamamen" açık kaynak olarak nitelendirilip nitelendirilmediği konusunda soruları gündeme getirmektedir. Örneğin, herkes R1'i indirip ince ayar yapabilirken, tescilli verilere ve küme yapılandırmalarına (örneğin, 5,000 A100 GPU kullanan Fire-Flyer kümeleri) erişmeden DeepSeek'in orijinal eğitim prosedürünü çoğaltamazlar.
Eğitim Verilerinin Şeffaflığı
Açık kaynaklı puristler genellikle yalnızca model ağırlıklarının ve kodun kullanılabilirliğini değil, aynı zamanda eğitim verileri, ön işleme betikleri ve değerlendirme ölçütleri ile ilgili şeffaflığı da vurgular. Şirket, kendi durumunda, damıtılmış varyantları ince ayarlamak için "R1 tarafından üretilen sentetik verilerin" kullanımı ve R1-Zero için kural tabanlı ödül işlevlerinin dahil edilmesi gibi üst düzey ayrıntıları paylaştı ancak veri kaynağı ve küratörlük süreçleri hakkında ayrıntıları sakladı. Bu bilgiler olmadan, harici araştırmacılar olası önyargılar, veri kirliliği veya istenmeyen gizlilik sızıntıları için tam denetim yapamaz ve modelin etik ve güvenlik etkileri hakkında açık sorular bırakır.
Topluluk Katılımı ve Çatallar
DeepSeek-R1, açık kaynaklı sürümünden bu yana Hugging Face gibi platformlarda çatallanmalar ve topluluk odaklı deneyler çekti. Geliştiriciler, tüketici GPU'ları gibi ticari donanımlarda çalıştırmak için daha küçük "damıtılmış" varyantları (1.5 milyardan 70 milyara kadar parametre) uyarladıklarını ve böylece erişimi genişlettiklerini bildirdiler. Ancak, kısmen gereken muazzam hesaplama kaynakları ve kamuya açık olarak paylaşılan ham veri kümelerinin olmaması nedeniyle, R1'i sıfırdan yeniden üretmek için henüz tamamen bağımsız bir meydan okuma olmadı. Birden fazla topluluk-resmi yeniden üretme çabasını doğuran LLaMA'nın aksine, DeepSeek'in "açık kaynak" iddiası, tam topluluk liderliğindeki araştırma şeffaflığını sağlamaktan ziyade, öncelikle ağırlıkları kullanılabilir hale getirmeye dayanmaktadır.
DeepSeek Diğer Yapay Zeka Modelleriyle Karşılaştırıldığında Nasıl?
OpenAI o1, o3 ve GPT-4.1'e Karşı Karşılaştırma
DeepSeek-R1'in performans ölçümleri onu akıl yürütme modellerinin en üst kademesine yerleştiriyor. LiveCodeBench'teki (UC Berkeley, MIT ve Cornell tarafından geliştirilen) dahili kıyaslamalara göre, DeepSeek'in güncellenmiş R1-0528'i kod oluşturmada OpenAI'nin o4-mini ve o3'ünün hemen altında yer alıyor ancak xAI'nin Grok 3-mini ve Alibaba'nın Qwen 3 mini'sini geçiyor. Bu arada, 4.1 Nisan 14'te yayınlanan OpenAI'nin GPT-2025'i bir milyon token bağlam penceresine sahip ve öncülü GPT-4o ile karşılaştırıldığında kodlama, talimat izleme ve uzun bağlam görevlerinde mükemmellik gösteriyor.
R1 ile GPT-4.1 karşılaştırıldığında birkaç faktör ortaya çıkıyor:
- Kod ve Matematik Ölçütlerinde Performans: R1, AIME 79.8'te Pass@1'de %2024 ve MATH-97.3'de %500 puan alarak o1'i biraz geride bırakıyor. GPT-4.1 ise kodlamada tahmini ~%54.6 (SWE-bench Doğrulanmış) ve uzun bağlamlı görevlerde %72 puan alıyor; bu ölçütler etkileyici olsa da, doğrudan R1'in uzmanlaşmış muhakeme ölçütleriyle karşılaştırılamaz.
- Bağlam Penceresi: GPT-4.1, bir milyona kadar token'ı destekleyerek tüm kitapları veya uzun kod tabanlarını tek bir geçişte işlemesini sağlar. DeepSeek'in R1'i bu bağlam uzunluğuna uymaz, bunun yerine daha kısa girdilerde akıl yürütme ve çıkarım verimliliğine odaklanır.
- Maliyet Verimliliği: Hugging Face'te, R1'in API erişiminin maliyeti OpenAI'nin o95'inden %1'e kadar daha az ve bu da onu sınırlı bütçelere sahip yeni başlayanlar ve araştırmacılar için cazip hale getiriyor. GPT-4.1'in temel fiyatlandırması, milyon giriş belirteci başına 2 dolar ve milyon çıkış belirteci başına 8 dolar olup, mini ve nano varyantlarının fiyatları daha da düşüktür (sırasıyla 0.40 dolar/1.60 dolar ve 0.10 dolar/0.40 dolar). DeepSeek'in damıtılmış modelleri dizüstü bilgisayarlarda çalışabilir ve bu da donanım gereksinimi aşamasında başka bir düzeyde maliyet tasarrufu sağlar.
Mimari Farklılıklar
DeepSeek'in R1 modeli, ağın büyük bölümlerinin yalnızca ihtiyaç duyulduğunda etkinleştirildiği bir uzmanlar karışımı (MoE) mimarisinden yararlanır ve çıkarım hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Bu MoE katmanları, asenkron iletişim kütüphaneleriyle (örneğin, hfreduce) ve Fire-Flyer DDP çerçevesi, DeepSeek'in ticaret kısıtlamaları altında daha zayıf donanım kümelerinde akıl yürütme görevlerini ölçeklemesini sağlar.
Buna karşılık, GPT-4.1 bir milyon jetonluk bağlam penceresini işlemek için tüm ağı boyunca yoğun dönüştürücü katmanlar kullanır. Bu, uzun bağlamlı görevlerde üstün performansa yol açarken, eğitim ve çıkarım için önemli miktarda hesaplama gerektirir, dolayısıyla GPT-4.1'in GPT-4.1 mini ve nano gibi daha küçük modellere göre premium konumlandırılmış fiyatlandırması.
DeepSeek'in Açık Kaynak Yaklaşımının Etkileri Nelerdir?
Küresel AI Rekabetine Etkisi
DeepSeek'in açık kaynaklı sürümü, geleneksel Silikon Vadisi'nin tescilli model ve veri ambargoları oyun kitabını baltalıyor. DeepSeek, R1'i bir MIT lisansı altında herkese açık hale getirerek, yüksek performanslı AI'nın kapalı veya münhasıran lisanslı kalması gerektiği fikrine meydan okudu. Hemen ortaya çıkan sonuçlar elle tutulur gibiydi: ABD teknoloji devleri fiyatlandırmayı ayarladı (örneğin, OpenAI GPT-4.1 mini ve nano'yu daha düşük maliyetlerle piyasaya sürdü) ve pazar payını korumak için o4-mini gibi kendi akıl yürütme merkezli modellerinin gelişimini hızlandırdı. Sektör yorumcuları, DeepSeek'in ortaya çıkışını ABD AI için olası bir "Sputnik anı" olarak nitelendirdi ve temel AI yetenekleri üzerindeki hegemonik kontrolde bir değişime işaret etti.
DeepSeek'in açık kaynak stratejisi aynı zamanda risk sermayesi duygusunu da etkiledi. Bazı yatırımcılar, Çin'in açık kaynak alternatifleri yaygınlaşırsa ABD'li AI şirketlerini desteklemenin azalan getiriler sağlayabileceğinden korkarken, diğerleri bunu küresel AI araştırma iş birliklerini çeşitlendirmek için bir fırsat olarak gördü. Risk sermayedarı Marc Andreessen, R1'i "en şaşırtıcı ve etkileyici atılımlardan biri" ve "dünyaya derin bir armağan" olarak övdü. Bu arada, OpenAI'nin Nisan 4.1'teki GPT-2025 sürümü, kısmen DeepSeek'in maliyet etkin açık kaynak modeline karşı bir karşı önlem olarak görülebilir ve açık erişimin en son performansı feda etmek zorunda olmadığını gösterir.
Güvenlik ve Gizlilik Endişeleri
Açık kaynaklı AI demokratikleşmesine yönelik coşkuya rağmen, DeepSeek'in kökeni gizlilik savunucuları ve hükümet kurumları arasında kırmızı bayraklar kaldırdı. Ocak 2025'te Güney Kore Kişisel Bilgi Koruma Komisyonu (PIPC), çevrimiçi hizmetinin Güney Koreli kullanıcı verilerini Çin'deki ByteDance sunucularına gönderdiğini doğruladı ve uyumluluk sorunları giderilene kadar yeni uygulama indirmelerinin yasaklanmasına yol açtı. Ocak 2025'in sonlarında gerçekleşen sonraki bir veri ihlali, yanlış yapılandırılmış bir bulut depolama veritabanı nedeniyle bir milyondan fazla hassas girişi (sohbet mesajları, API anahtarları ve sistem günlükleri) açığa çıkardı ve DeepSeek'in veri güvenliği uygulamalarıyla ilgili endişeleri artırdı.
Şirketleri devlet yetkilileriyle veri paylaşmaya zorlayabilecek Çin düzenlemeleri göz önüne alındığında, bazı Batılı hükümetler ve işletmeler DeepSeek'i kritik iş akışlarına entegre etme konusunda temkinli olmaya devam ediyor. DeepSeek altyapısını güvence altına almak için adımlar atmış olsa da (örneğin, ifşa edilen veritabanını bir saat içinde yamalamak), potansiyel arka kapılar veya etki operasyonları için kötüye kullanım konusunda şüphecilik devam ediyor. Wired, DeepSeek'in verileri kendi ülkesine göndermesinin "daha fazla incelemeye zemin hazırlayabileceğini" bildirdi ve Avrupa ve ABD'deki düzenleyici kurumlar GDPR ve CCPA çerçeveleri altında daha yakından inceleme yapılacağına dair ipuçları verdi.
Donanım ve Altyapı Maliyetleri Üzerindeki Etkisi
DeepSeek'in alt düzey donanımlarda yüksek performanslı akıl yürütme modellerini eğitme ve dağıtma becerisi, daha geniş AI altyapı pazarında dalgalanma etkilerine sahiptir. MoE katmanlarının ve optimize edilmiş paralelliklerin (örneğin, HaiScale DDP) tam yoğun modellere kıyaslanabilir akıl yürütme doğruluğu sunabildiğinden, DeepSeek büyük bulut sağlayıcılarını—Microsoft Azure, AWS ve Google Cloud—DeepSeek'in optimizasyon tekniklerini entegre etmeyi değerlendirmeye zorladı. Microsoft ve Amazon'un, GPT-1 veya o4.1 API'lerine daha düşük maliyetli alternatifler arayan müşterilere hitap etmek için DeepSeek-R1'i AI hizmet kataloglarının bir parçası olarak sunmaya başladığı bildirildi.
Ayrıca, tarihsel olarak baskın GPU tedarikçisi olan NVIDIA, rekabet üstünlüğünü korumak için MoE odaklı verimliliğine özel donanım (örneğin, HBM3 etkin GPU'lar ve NVLink topolojileri) vurgulayarak tepki gösterdi. NVIDIA'nın yükselişinin ardından hisse senedi fiyatındaki oynaklık, algoritmik verimlilikteki atılımların donanım talebi tahminlerini nasıl yeniden şekillendirebileceğinin altını çiziyor. Bu nedenle, tescilli donanımı ortaya çıkarmadan bile DeepSeek, gelecekteki AI hızlandırıcıları için yol haritasını dolaylı olarak etkiledi.
Son R1-0528 güncellemesi DeepSeek'in açıklığa olan bağlılığı hakkında ne ortaya koyuyor?
R1-0528'deki teknik iyileştirmeler
28 Mayıs 2025'te duyurulan DeepSeek'in R1-0528 güncellemesi, matematiksel akıl yürütme, programlama görevleri ve halüsinasyonların (AI tarafından üretilen bilgilerdeki hatalar) azaltılmasında önemli iyileştirmeler vaat ediyor. DeepSeek bu sürümü "küçük bir deneme yükseltmesi" olarak tanımlarken, UC Berkeley, MIT ve Cornell'in LiveCodeBench'indeki kıyaslamalar, R1-0528'in OpenAI'nin o3 ve o4-mini modelleriyle rekabetçi bir performans gösterdiğini gösteriyor. Güncelleme ayrıca duyurudan kısa bir süre sonra Hugging Face'te yeni ağırlıkları ve çıkarım kodunu yayınlayarak şeffaf açık kaynak politikasını yineliyor ve topluluk odaklı geliştirmeye ve işbirlikçi optimizasyona olan bağlılığını güçlendiriyor.
Topluluk kabulü ve geri bildirimi
Geliştirici topluluğu, R1-0528'e olumlu yanıt verdi ve halüsinasyon oranlarının azaldığını ve çıktılardaki mantıksal tutarlılığın iyileştiğini belirtti. Hugging Face ve GitHub gibi forumlardaki tartışmalar, araştırmacıların MIT Lisansı'nın izin vericiliğinden ödün vermeden elde edilen somut performans kazanımlarını takdir ettiğini gösteriyor. Ancak bazı katılımcılar, eğitim verilerinin opaklığı ve ince ayarda eyalet direktiflerinin potansiyel etkisi konusunda endişelerini dile getirerek, açık kaynaklı lisanslamanın tek başına tam şeffaflığı garanti etmediğini vurguladı. Bu diyaloglar, açık kaynaklı ethosunun denetlenebilir, güvenilir AI sistemlerine dönüşmesini sağlamak için sürekli topluluk katılımına ihtiyaç olduğunu vurguluyor.
Sonuç
DeepSeek'in açık kaynaklı AI'ya girişi, erişilebilirlik, performans ve maliyet etkinliği beklentilerini yeniden tanımladı. R1 modeli teknik olarak MIT lisansı altında açık kaynaklı olsa da, tam eğitim verilerinin ve boru hattı şeffaflığının olmaması, "tamamen" açık olarak sınıflandırılmasını zorlaştırıyor. Yine de, donanım kısıtlamaları altında güçlü akıl yürütme modellerini eğitmek ve bunları yaygın olarak kullanılabilir hale getirmek gibi başarıları, küresel AI topluluğunda hem heyecan hem de dikkatli incelemeye yol açtı.
OpenAI'nin GPT-4.1'iyle yapılan karşılaştırmalar nüanslı bir manzara ortaya koyuyor: DeepSeek hedefli akıl yürütme görevlerinde ve maliyete duyarlı ortamlarda mükemmellik gösterirken, GPT-4.1'in devasa bağlam penceresi ve kapsamlı kıyaslama üstünlüğü onu üst düzey kurumsal uygulamalar için tercih haline getiriyor. DeepSeek, R2 modelini geliştirip bulut sağlayıcılarıyla işbirliklerini genişlettikçe, kaderi veri gizliliği endişelerini ele almaya, düzenleyici uyumluluğu güvence altına almaya ve araştırma sürecinde daha da fazla şeffaflığı benimsemeye bağlı olacak.
Sonuç olarak, DeepSeek'in yükselişi açık kaynaklı AI'nın artık teorik bir ideal değil, rekabeti yeniden şekillendiren pratik bir güç olduğunu vurgulamaktadır. DeepSeek, yerleşik mevcut şirketlere meydan okuyarak, hem yerleşik firmaları hem de yeni katılımcıları AI sistemlerini nasıl geliştireceklerini, lisanslayacaklarını ve dağıtacaklarını yeniden düşünmeye teşvik ederek inovasyon döngüsünü hızlandırmıştır. GPT-4.1'in bir ölçüt, DeepSeek-R1'in ise başka bir ölçüt belirlediği bu dinamik ortamda, açık kaynaklı AI'nın geleceği her zamankinden daha umut verici ve çalkantılı görünmektedir.
Başlamak
CometAPI, tutarlı bir uç nokta altında, yerleşik API anahtarı yönetimi, kullanım kotaları ve faturalama panolarıyla yüzlerce AI modelini bir araya getiren birleşik bir REST arayüzü sağlar. Birden fazla satıcı URL'si ve kimlik bilgilerini bir arada yürütmek yerine, istemcinizi temel URL'ye yönlendirir ve her istekte hedef modeli belirtirsiniz.
Geliştiriciler DeepSeek-V3 (model adı:) gibi DeepSeek'in API'sine erişebilirler. deepseek-v3-250324) ve Deepseek R1 (model adı: deepseek-r1-0528) Üzerinden Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun.
CometAPI'ye yeni misiniz? Ücretsiz 1$ denemeye başlayın ve en zorlu görevlerinizde Sora'yı serbest bırakın.
Ne inşa ettiğinizi görmek için sabırsızlanıyoruz. Bir şey ters geliyorsa, geri bildirim düğmesine basın; neyin bozulduğunu bize söylemek, onu daha iyi hale getirmenin en hızlı yoludur.