deepseek Blog

DeepSeek V4 yerel olarak nasıl çalıştırılır

DeepSeek V4’ü yerel olarak çalıştırmanın pratik yolu, vLLM gibi yüksek performanslı bir serving yığınıyla resmi açık kaynak ağırlıkları kullanmak ve ardından modeli yerel bir OpenAI uyumlu uç nokta üzerinden erişime açmaktır. DeepSeek’in mevcut kamuya açık materyalleri V4 ailesinde iki modeli tanımlar: 1.6T total parameters / 49B active ile DeepSeek-V4-Pro ve 284B total parameters / 13B active ile DeepSeek-V4-Flash; her ikisi de 1M-token context ve üç reasoning modes sunar. vLLM’in mevcut yerel dağıtım örnekleri, Pro için 8× B200/B300 ve Flash için 4× B200/B300 hedefler. Bu tür bir donanımınız yoksa, CometAPI gibi barındırılan bir alternatif daha pratik bir yoldur.

Deepseek V4 API Nasıl Kullanılır

Geliştiriciler için bu kombinasyon tek, basit bir nedenle önemlidir: geçişteki sürtünmeyi azaltırken geliştirebileceklerinizin sınırını yükseltir. Yepyeni bir API yapısı öğrenmiyorsunuz. Model adını güncelliyor, base URL’yi koruyor ve daha geniş bir bağlam penceresi ile daha yeni akıl yürütme davranışıyla yayına alıyorsunuz. DeepSeek’in resmi dokümanları, base URL’yi korumanızı ve model parametresini deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash olarak değiştirmenizi açıkça belirtir。

Deepseek v4 yayınlandı: Nedir ve nasıl erişilir

DeepSeek-V4, DeepSeek’in 24 Nisan 2026’da resmi olarak piyasaya sürülen yeni önizleme amiral gemisi model ailesidir. Bu aile DeepSeek-V4-Pro ve DeepSeek-V4-Flash’ı içerir; her ikisi de 1 milyon tokenlık bağlamı destekler, OpenAI uyumlu ve Anthropic uyumlu API’ler sunar ve DeepSeek’in uygulaması, mobil uygulaması ve CometAPI'nin API’si üzerinden kullanılabilir. Pratikte, Pro zorlu muhakeme ve ajan tabanlı kodlama için daha yetenekli bir seçenekken, Flash yüksek hacimli iş yükleri için daha hızlı ve daha ekonomik bir seçenektir.

Apr 27, 2026

DeepSeek v4 artık web üzerinden erişime açıldı: nasıl erişilir ve nasıl test edilir

DeepSeek V4 gri ölçekli test sızdırıldı ve resmi web platformunda sınırlı biçimde kademeli olarak kullanıma sunuluyor. Seçili kullanıcılar artık **Hızlı Mod** (varsayılan, yüksek hızlı günlük kullanım), **Uzman Modu** (derin akıl yürütme ve karmaşık problem çözme) ve **Görsel Mod** (çok modlu görüntü ve video işleme) ile yeniden tasarlanmış bir arayüz görüyor. Bu, DeepSeek-V3.2’den bu yana en önemli güncellemeyi işaret ediyor; söylentilere göre 1 milyon token bağlam pencereleri, güncellenmiş bilgi tabanları, yerleşik çok modlu yetenekler ve hız, mantık ve verimlilik için optimize edilmiş yeni bir temel mimari sunuyor.

DeepSeek Güncellemesi: Neler değişti, neler yeni ve neden önemli

2026 yılının Şubat ayında, Çinli yapay zeka girişimi DeepSeek, çevrimiçi uygulamasına ve web arayüzüne önemli bir güncelleme sundu, bu da yeni nesil modeli DeepSeek V4'ün piyasaya sürülmesine doğru ivmenin arttığına işaret ediyor. Bu güncelleme V4 modelinin tam sürümünden önce gelmiş olsa da, etkileşim davranışındaki değişiklikler, uzun bağlam yetenekleri ve gelecekteki potansiyele yönelik hazırlık testleri nedeniyle kullanıcılar ve sektör gözlemcileri arasında şimdiden tartışma yarattı.

DeepSeek'in Cursor’un Agent Mode'u ile çalışmasını nasıl sağlayabilirim?

DeepSeek, Cursor'ı ona bağlayabileceğiniz (veya CometAPI gibi bir ağ geçidi üzerinden yönlendirebileceğiniz) OpenAI uyumlu bir API sunar. Model adlandırmasına özen göstererek, embedding kontrolleri yaparak ve bir güvenlik incelemesi gerçekleştirerek, kod üretimi, refaktörleme ve test güdümlü iş akışları için Cursor'un Agent Mode'unu DeepSeek modelleriyle çalıştırabilirsiniz.

DeepSeek V4'ün Bahar Festivali sırasında kullanıma sunulacağı konuşuluyor — Neler beklenebilir?

Çin'in Bahar Festivali'ne giden sakin haftalarda, yapay zeka sektörü söylentiler, teknik sızıntılar ve stratejik sinyallerden oluşan tanıdık bir karışımla kaynıyor. DeepSeek, Şubat ortasında bir sonraki amiral gemisi DeepSeek V4'ü tanıtmaya hazırlanıyor. Kaynaklara göre bu sürüm, yapay zeka programlaması ve uzun bağlamlı kod anlama üzerine olağanüstü bir vurgu yapacak; bildirildiğine göre dahili kıyaslamalar, V4'ü kodlama görevlerinde bazı rakiplerinin önüne konumlandırıyor.