Yaklaşan DeepSeek V4 Hakkında Bildiğimiz Her Şey

Mevcut DeepSeek modellerine hızlı bir bakış

İlk önce tüm DeepSeek modellerine bir göz atalım, böylece şirketin gerçekte neler oluşturduğuna dair bir fikriniz olsun:

1
1. DeepSeek-V2 (genel LLM)

Bu model Mayıs 2024'te çıktı ve toplamda 236 milyar parametreye sahip, ancak her bir jetonun işlenmesi sırasında yalnızca 21 milyonu aktif durumda. Mixture of Experts kullanılarak oluşturuldu, bu temelde modelin her şeyin birden kullanılması yerine farklı görevleri işlemek için kendisinin belirli bölümlerini seçtiği anlamına geliyor. Bu, onu çok daha verimli hale getiriyor.

DeepSeek-V2, 128.000 jetona kadar bağlamı işleyebiliyor. Genel dil görevlerinde ve kodlamada iyi. En iyi yanı, daha önceki modellere göre yaklaşık %42,5 daha az maliyetle eğitilebilmesi ve kullanım sırasında %93,3 daha az bellek tüketmesi.

2
1. DeepSeek-V3 (güçlü akıl yürütme yeteneğine sahip büyük dil modeli)

Bu V3 modeli büyük bir yükseltmedir. DeepSeek-V3, toplamda 671 milyar parametreye sahip olup, her bir token için 37 milyar aktif parametreye sahiptir. Aralık 2024'te piyasaya sürüldü ve dürüst olmak gerekirse, herkesi biraz şaşırttı.

Performans açısından, GPT-4 gibi kapalı modellerle rekabet ediyor. Matematik ve kodlama görevlerinde gerçekten güçlü. Model, MIT lisansı altında açık kaynaklıdır, yani herkes ticari olarak kullanabilir veya değiştirebilir.

3
1. DeepSeek-V3.1 ve V3.2 (geliştirilmiş bağlam yönetimi ve performans güncellemeleri)

V3.1 bir nevi bir basamaktı. Kamuya açık pek fazla bilgi yok, ancak temel olarak V3 üstünde iyileştirmeler yapılıyordu.

V3.2 mevcut amiral modeldir. 2025'in sonlarında piyasaya sürüldü. Uzun bağlamlar için özellikle hesaplama maliyetlerini azaltırken kaliteyi yüksek tutan DeepSeek Sparse Attention (DSA) adı verilen bir şey tanıtıyor.

Takviyeli öğrenme geliştirmeleri sayesinde V3.2, GPT-5'e benzer bir performans sergiliyor. Aslında iki versiyonu var. Standart V3.2 dengeli ve verimlidir. Sonra mantığı en üst seviyeye çıkaran ve Gemini 3.0 Pro ile rekabet eden V3.2-Speciale var. Special versiyonu, 2025 Uluslararası Matematik Olimpiyatı ve diğer yarışmalarda altın madalya seviyesinde performans sergiledi.

V3.2, mantığı doğrudan araç kullanımına entegre eden ilk modelleridir. Bu yüzden harici araçları kullanırken adım adım düşünebilir. Yapay zeka ajanları oluşturmak için oldukça etkileyici.

4
1. DeepSeek-R1 (düşünmeye odaklı model)

R1 tamamen akıl yürütme ile ilgilidir. Model, başta denetimli ince ayar olmadan saf pekiştirmeli öğrenme kullanır, bu da modelin kendi akıl yürütme yöntemlerini deneme yanılma yoluyla keşfetmesine olanak tanır. Bu, çoğu modelin nasıl eğitildiğinden farklıdır.

Model, öz-doğrulama ve yansıtma gösterir ve uzun düşünce zincirleri üretir. Sorunları çözerken, düşünme sürecini gerçekten görebilirsiniz. Her adımı tek tek ayrıntılandırır.

Performansı güçlüdür. Amerikan Davetli Matematik Sınavı'nda yaklaşık %79.8 ve MATH-500'de %97.3 alır. Kodlama için programlama mücadelelerinde 2.029 Elo derecesine ulaşır. OpenAI'nin o1 modeliyle rekabet ediyor.

Gerçekten ilginç olan kısım maliyet. DeepSeek R1'ın çalıştırılması milyon jeton başına yaklaşık 8 dolar tutarken, OpenAI'nin o1 modeli milyon giriş jetonu başına 15 dolar ve milyon çıkış jetonu başına 60 dolar tutuyor. Yani çok daha ucuz.

Diğer V3 modelleri gibi, R1 DeepSeek-V3-Base'in üzerine inşa edilmiştir ve MIT lisansı altında ticari kullanım desteği sağlamaktadır.

Yaklaşan kodlama AI modeli hakkında haberler: DeepSeek V4

DeepSeek V4 beklenen çıkış tarihi

DeepSeek, V4'ü 2026 yılı Şubat ortasında, büyük olasılıkla 17 Şubat civarında piyasaya süremeyi hedefliyor; bu tarih, Lunar Yeni Yılı ile örtüşüyor. Bu, R1 modelini kullandıkları aynı zamanlama stratejisi. Bu bilgi henüz resmi olarak DeepSeek tarafından doğrulanmadı, ancak proje hakkında bilgi sahibi olan kişilerden gelen raporlar bu zaman dilimini işaret ediyor.

Şirket bu konuda kamuoyuna oldukça sessiz kaldı, ancak GitHub ve araştırma makalelerindeki güncellemeleri takip eden geliştiricilerden çok fazla yorum aldı. FlashMLA kod tabanlarının analizi, dosyalarında 28 kez görünen "MODEL1" adlı yeni bir model tanımlayıcısını ortaya koyuyor; bunun muhtemelen V4 olduğu düşünülüyor. Yani temelde Şubat ortasına doğru, belki önümüzdeki birkaç hafta içinde bekleniyor, ancak henüz kesinleşmiş bir şey yok.

DeepSeek V4'ün mimari yenilikleri

1
1. DeepSeek mHC (Manifold-Kısıtlı Hiper-Bağlantılar)

DeepSeek mHC, büyük sinir ağlarını, örneğin büyük dil modellerini, daha kolay ve daha kararlı bir şekilde eğitmek için yeni bir mimari ve eğitim yöntemidir. Bu, öğrenilen bağlantı matrislerini her biri toplamı 1 olan iki yönlü stokastik matrislerden oluşan bir manifold ile sınırlamak için DeepSeek'in ana bağlantısıdır. Bu, ağlar derinleştikçe gradyanların ve sinyal büyüklüklerinin patlamasını önleyerek eğitim sürecinin kararlı ve düzgün olmasını sağlar.

2
1. Daha hızlı çağrışım için Engram hafıza mimarisi

DeepSeek V4'ün yeni temel bölümü, desenleri ve gerçekleri hızlı bir şekilde sorgulanabilir şekilde depolayan bir hafıza sistemi olan Engram'dır. Model, hızlı sorgular kullanarak depolanan verileri alabilir. Bu, uzun dizileri daha iyi hatırlamasına ve uzun süren görevlerde mantığı tutarlı tutmasına olanak tanır. Ayrıca, modelin eski bilgileri hatırlamak yerine yeni bilgilere odaklanmasını sağlar.

3
1. Gelişmiş dikkat ve hassasiyet teknikleri

Model, girdi içerisindeki önemli bölgelere nasıl dikkat ettiğini geliştiren iyileştirmeler ekler. Seyrek dikkat gibi yeni dikkat yöntemleri, modelin uzun dizileri çok fazla yavaşlamadan işlemesine olanak tanır. Karma sayısal formatlar gibi hassasiyet teknikleri, daha az bellek kullanırken hesaplamaları daha doğru hale getirir. Bu değişiklikler, V4'ün uzun kod mantığı veya katmanlı belgeler gibi karmaşık problemler hakkında daha net bir şekilde düşünmesine olanak tanır.

4
1. Uzmanların karışımı

DeepSeek V4, uzmanların karışımı (MoE) yapısını kullanmaya devam ediyor. Bu tasarımda, model birçok küçük uzman modüle sahiptir ve her görev için yalnızca en alakalı olanları etkinleştirir. Bu, sistemin her bir parçayı sürekli etkin hale getirmeden ölçeklenmesini sağlar. MoE ile birlikte, V4 büyüklüğü ve yetenekleri artarken bile verimli kalır. Engram ile birleştirildiğinde, bu yapı modelin hafıza ve hesaplama arasında güçlü bir şekilde denge kurmasını sağlar.

DeepSeek V4'ün önceki modellere göre temel yetenekleri

DeepSeek model 1, önceki sürümlere göre büyük bir sıçrama olacak. Bu yeni modelde beklenen ana yükseltmeler şunlardır:

1
1. Kodlama üzerine güçlü odaklanma

DeepSeek V4 öncelikle yazılım mühendisliği çalışmaları için geliştirilmiştir. İç testler, V4'ün uzun bağlamlı kod oluşturma konusunda Claude ve GPT modellerini geçtiğini göstermektedir. Çok uzun kod anlayışı, hata ayıklama ve diller ve sistemler arasında yeniden yapılandırma işlemlerini gerçekleştirecektir. Model, hataları takip etme, testler yazma ve karmaşık kodları açıklama gibi görevlerde yardımcı olmalıdır. Bu odaklanma, onu genel amaçlı yapay zeka modellerine kıyasla geliştiriciler için daha kullanışlı hale getiriyor.

2
1. Uzun bağlam desteği

V4, çok büyük miktarda metin veya kodu tek seferde okuyup çalışabilmek üzere tasarlanmıştır. Çoğu yapay zeka modeli birkaç yüz bin token sonrasında belleği tükenir. DeepSeek V4, 1 milyon tokenı aşan bağlamları desteklemesi planlanıyor; bu da tüm kod tabanlarını, uzun belgeleri veya büyük veri setlerini daha küçük parçalara bölmeden işleyebilmesini sağlıyor. Bu, sürekliliği artırır ve modelin önceki bilgileri unutmasını engeller.

3
1. Geliştirilmiş hesaplama verimliliği

Sahne arkasında, V4 ihtiyaç duyduğu hesaplama miktarını azaltmak için akıllı mühendislik değişiklikleri kullanır. Örneğin, her olası etkileşim yerine, hesaplama gücünü en önemli yerlere odaklayan seyrek dikkat yöntemlerini kullanır. Bu, modelin uzun bağlamları daha az bellek ve enerjiyle çalıştırabileceği anlamına gelir.

4
1. Çoklu dosya mantığı

Modelin birbiriyle ilişkili kaç dosya olduğunu anlama yeteneği büyük bir yükseltmedir. Tek seferde sadece bir dosya okumak yerine, V4'ün bir proje genelinde importları, işlevleri, tanımlamaları ve referansları takip etmesi beklenir. Bu, bağımlılıkları analiz etmesine, birden fazla dosyaya yayılan hataları tespit etmesine ve tüm sistemde çalışan yeniden yapılandırma önerileri sunmasına olanak tanır.

Pippit üzerine kısa bir inceleme: DeepSeek istemlerini görselleştirin

Pippit, video oluşturucu ve yapay zeka tasarım aracı sunarak görüntüler ve videolar oluşturmanıza olanak tanıyan bir yapay zeka aracıdır. Bu nedenle, bir detaylı istem, fikir veya senaryo yazmak için DeepSeek kullandığınızda, bu metni görseller veya videolar oluşturmak amacıyla Pippit'e aktarabilirsiniz. Pippit'in gelişmiş metinden görsele veya videoya modelleme sistemi, istemi okur ve DeepSeek'te oluşturduğunuz istemleri yansıtan sosyal klipler, ürün tanıtımları veya hikaye görselleri üretir.

DeepSeek istemlerinizi görselleştirmek için neden Pippit'i seçmelisiniz

1
1. DeepSeek Komutlarına verilen Multimodel video üretim yanıtı

Pippit, DeepSeek tarafından üretilen komutları bir ürün sayfası bağlantısı, PowerPoint ya da yerel çekimlerle girdirmenize olanak tanır ve anında bunları ürün özetlerine, viral TikTok'lara, etkileyici kısa videolara ya da eğlenceli meme videolarına dönüştürür. Platform, ihtiyacınıza göre farklı yapay zeka modelleri kullanır. Veo 3.1, Sora 2, Ajan modu veya Hafif modunu kullanabilir, herhangi bir süre seçebilir ve videonun dilini ayarlayabilirsiniz.

1
1. Her kullanım için DeepSeek'ten Yapay Zeka görüntü istemlerini görselleştir

Pippit, en son modeller olan Nano Banana Pro ve Seedream 4.5'i kullanarak, DeepSeek gibi büyük dil modelleri tarafından oluşturulan basit metin istemlerinden yüksek kaliteli, özelleştirilebilir görseller üretir. Yapay zeka tasarım aracı, dili çok iyi anlar ve niyetinizi keskin detaylar, dengeli aydınlatma ve iyi tanımlanmış dokularla yakalar. Referans görseller yükleyebilir, en-boy oranlarını ayarlayabilir ve renklerden dahil etmek istediğiniz belirli unsurlara kadar her şeyi özelleştirebilirsiniz.

DeepSeek istemlerini Pippit'te videolara dönüştürme rehberi

Aşağıdaki bağlantıya tıklayıp DeepSeek ile oluşturduğunuz istemleri kullanarak sosyal medya klipleri, reklamlar ve daha fazlasını oluşturmak için bu üç adımı izleyebilirsiniz:

1
1. Video oluşturucuyu açın

• İlk olarak, bir Pippit hesabına kaydolmanız gerekiyor. Google, TikTok veya Facebook hesabınızı kullanabilirsiniz, sizin için en kolay olanı seçin.
• Hesabınıza giriş yaptıktan sonra, sol navigasyon panelinden "Video oluşturucu"ya tıklayın.
• Şimdi DeepSeek tarafından oluşturulan isteminizi gireceğiniz bir metin alanı göreceksiniz.

2
1. DeepSeek istemlerinden videonuzu oluşturun.

• Fotoğraflar, video klipler veya herhangi bir referans materyal yüklemek istiyorsanız "Medya ve daha fazlasını ekle"ye tıklayın.
• Hangi türde bir videoya ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak modelinizi seçmek için "Bir model seç"e tıklayın. Lite modu hızlı pazarlama videoları için işe yarar, Agent modu yaratıcı işler için iyidir, Veo 3.1 gerçekçi videoları oldukça iyi bir şekilde işler, Sora 2 ise daha kaliteli içerikler içindir.
• Eğer agent modunu kullanıyorsanız, AI'a yeniden yaratmak istediğiniz bir tarzı göstermek için "Referans videosu yükle"ye tıklayabilirsiniz.
• Uzunluğu ayarlamak için "Video ayarlarını özelleştir"i açın. Projeniz için mantıklı olan herhangi bir ayara, 15 saniyeden birkaç dakikaya kadar ayarlayın.
• Seslendirme veya altyazılar istiyorsanız dil tercihinizi buradan seçebilirsiniz.
• Her şey doğru görünüyorsa, "Oluştur" tuşuna tıklayın ve Pippit'in videonuzu oluşturmasına izin verin. Yazdığınız talimatlara göre animasyonlar, geçişler ve efektler ekleyecek.

DeepSeek'in talimatını deneyin: Modern bir oturma odasında dans eden küçük bir köpeğin yüksek kaliteli videosunu oluşturun. Sahne, geniş pencereli ve ahşap zemin üzerine doğal gölgeler oluşturan yumuşak sabah güneşiyle rahat bir ev içi ortamıdır. Köpek arka ayakları üzerinde durur ve yanlara doğru neşeli sıçrayışlar yapar, küçük bir daire içinde döner ve ritmik olarak havaya patiler. Kamera, doğal bir hareketle hafif sola doğru yavaş bir elle çekim yapar. Sıcak renk düzenleme, gerçekçi hareket, neşeli bir atmosfer.

3
1. Dışa aktar ve paylaş

• \"Daha fazla düzenle\" seçeneğini seçerek video içeriğinizi daha fazla geliştirmek için iç video düzenleyicisini açabilirsiniz.
• Videoyu bilgisayarınıza kaydetmek için \"İndir\" seçeneğine tıklayın.
• Eğer hemen paylaşmak istiyorsanız, \"Yayınla\" seçeneğine tıklayarak videonuzu TikTok, Facebook ve Instagram gibi sosyal medya platformlarında otomatik olarak zamanlayabilir ve yayınlayabilirsiniz.

DeepSeek istemlerini Pippit'te nasıl görüntülere dönüştürebilirsiniz

DeepSeek tarafından afişler, broşürler, duvar kağıtları, sosyal medya gönderileri veya sanat eserleri oluştururken üretilen AI görüntü istemlerini dönüştürmek için bu adımları izleyin.

1
1. Yapay zekâ tasarım aracını açın

• \"Yaratım\" altında \"Görsel stüdyosu\" seçeneğine tıklayın
• \"Pazarlama görsellerini yükselt\" altında \"Yapay zekâ tasarımı\" seçeneğine tıklayın
• DeepSeek'e istediğiniz görsel türünü söyleyin ve ardından bu istemi kopyalayıp Pippit'te kullanın

2
1. DeepSeek istemlerini görsellere dönüştürün

• \"+\" butonuna tıklayarak referans resimleri yükleyebilirsiniz. Belki ulaşmak istediğiniz stile dair örnekleriniz veya AI'nın ilham almasını istediğiniz belirli unsurlarınız vardır. Bu adım isteğe bağlıdır ancak faydalıdır.
• Seedream veya Nano Banana modelinden birini seçmek için \"Model\"e tıklayın. Her birinin farklı güçlü yönleri vardır. Hangi modeli kullanacağınızdan emin değilseniz, otomatik modda bırakın ve Pippit'in karar vermesine izin verin.
• Gerekli \"en-boy oranını\" seçin. Sosyal medya gönderileri için kare, web siteleri için yatay, telefon ekranları için dikey, projenize uyacak her neyse.
• \"Oluştur\"a tıklayın ve Pippit'in AI'sının, tarif ettiklerinize dayanarak görüntünüzü oluşturmasını bekleyin.

DeepSeek'ten öneriyi deneyin: Açık bir park alanında koşan bir köpek, hareketin ortasında kalkmış kulaklar, hafifçe açık bir ağız, hızdan bulanıklaşmış patiler. Arka plan, kamera odağı korumakta zorlandıkça yeşil ve kahverengi çizgilere dönüşüyor. Güneş ışığı bedenin üzerinde kırık yansımalar oluşturuyor. Elde çekim, hızlı deklanşör ancak kusursuz olmayan takip, gölgeli alanlarda görülebilir kumlanma, gerçekle örtüşmesi için hareket bulanıklığı korunmuş.

3
1. Görüntünüzü dışa aktarın

• Derin Arama komutundan oluşturulan sonucu kontrol edin. Çeşitli stillerde daha fazla görüntü oluşturmak için istem ayrıntılarınızı ayarlayabilirsiniz.
• İç araçları kullanarak ihtiyaçlarınıza göre görsel içeriğinizi ince ayar yapın.
• İndir" seçeneğine tıklayarak görüntünüzü yerel cihazınıza kaydedin.

Sonuç

Öyleyse burada ele aldıklarımızı özetleyelim. DeepSeek'in mevcut serisine baktık ve milyon token bağlam penceresi, Engram bellek mimarisi ve kodlama görevlerine odaklanmasıyla ciddi bir yükseltme şekline bürünen V4 ile gelecek olanları keşfettik. Bu iyileştirmeler, karmaşık projeleri ve büyük verisetlerini ele alma kapasitesini daha da artırıyor. Bu, DeepSeek'in sadece birkaç yıl içinde ne kadar yol kat ettiğini açıkça gösteriyor. Serious kodlama, araştırma ve problem çözme görevleri için artık başvurulan bir araç.

SSS

DeepSeek v3 modelini özel yapan nedir?

DeepSeek V3 modeli, çok büyük girişleri işleme kapasitesiyle öne çıkıyor; 128 bin tokena kadar bağlam penceresiyle uzun dokümanları veya kod tabanlarını okuma ve üzerinde mantık yürütme imkanı sağlıyor. Hızlı ve verimli olmasını sağlamak için yalnızca gerektiğinde modelin bazı bölümlerini etkinleştiren Mixture-of-Experts (MoE) tasarımını kullanır. V3 ayrıca önemli bilgileri hatırlamak için hiyerarşik belleğe, hataları azaltmak için gerçeklik dayanaklı bir sisteme ve metin kalitesini ve performansını artıran gelişmiş eğitim tekniklerine sahiptir.

DeepSeek modelleri listesine hangi modeller dahildir?

DeepSeek model serisi, geliştirilmiş bağlam ve muhakeme için V2, 128K token penceresi ve MoE ile V3 ve daha derin muhakeme için V3.1'i içerir. Ayrıca, muhakeme görevleri ve yarışma düzeyindeki problem çözme için iyi çalışan V3.2- Speciale modeli de bulunmaktadır. R1 serisi, adım adım mantıksal akıl yürütmeye odaklanır.

DeepSeek uzun bağlamlı görevleri nasıl ele alır?

DeepSeek AI modeli, her şeyi birbirleriyle karşılaştırmak yerine yalnızca en alakalı token'ları seçen sparse attention mekanizmaları aracılığıyla uzun bağlamları işler. Bu, uzun bağlam işleme hızını çok daha artırır ve size yüksek kaliteli çıktı sağlar. V3.2 ve yakında çıkacak olan V4, bir milyondan fazla token işleyebilir, yani tüm kod tabanlarını veya devasa belgeleri tek seferde işleyebilirler.

DeepSeek V4 açık kaynak olacak mı?

Şu anda, DeepSeek resmi olarak V4'ün tamamen açık kaynak olup olmayacağını doğrulamış değil. Ancak, DeepSeek'in modellerini ve ağırlıklarını kamuya açık hale getirme konusunda net bir modeli var. Bu nedenle, V2, V3 ve R1 ile ilgili geçmiş performanslarına dayanarak, Şubat ortasında çıkış yaptığında V4'ün aynı modeli izlemesi oldukça olası.

DeepSeek modelleri yerel olarak kullanılabilir mi?

Evet, DeepSeek modellerini yerel olarak çalıştırabilirsiniz. V3 ve V3.1, indirip kendi CPU'nuzda veya GPU'nuzda çalıştırabileceğiniz açık ağırlıklara sahiptir. R1'in 7B, 14B ve 32B parametre modellileri gibi küçük, damıtılmış versiyonları normal tüketici donanımlarında çalışır. V4'ün, Mixture-of-Experts tasarımı sayesinde çift RTX 409s veya tek RTX 5090 üzerinde çalışması bekleniyor.