DeepSeek V3.1 Açık Kaynaklı Yapay Zeka Modeli Nedir?

Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek, 21 Ağustos 2025’te yeni modeli DeepSeek V3.1’i duyurdu. Hibrit mimarisi, 128K bağlam kapasitesi ve düşük maliyetli API erişimiyle dikkat çeken bu açık kaynaklı yapay zeka modeli, yalnızca teknoloji alanında değil, küresel ekonomi ve inovasyon ortamında da dengeleri değiştirme potansiyeli taşıyor.

DeepSeek V3.1 Nedir?

DeepSeek V3.1 Çin’in yükselen yapay zeka girişimlerinden DeepSeek tarafından geliştirilen ve açık kaynaklı yapay zeka modeli olarak piyasaya sürülen en yeni dil modelidir. Burada “açık kaynak” ifadesi, modelin kodlarının, parametrelerinin ve kullanım yönergelerinin herkese açık olması demektir. Bu durum, yapay zeka geliştirme süreçlerini demokratikleştiriyor; yani yalnızca dev teknoloji şirketlerinin değil, üniversitelerin, bağımsız araştırmacıların ve küçük girişimlerin de bu teknolojiyi kullanabilmesini sağlıyor.

DeepSeek V3.1, 671 milyar parametreye sahip devasa bir yapay zeka modeli. Parametre, yapay zekanın öğrenme sürecinde ayarladığı değişkenlere verilen isimdir. Bir modelin parametre sayısı arttıkça, karmaşık ilişkileri daha iyi öğrenebilme kapasitesi artar. Ancak DeepSeek, bu parametrelerin tamamını aynı anda çalıştırmak yerine, yalnızca 37 milyarını aktif kullanıyor. Bu yöntem, yapay zeka literatüründe Mixture of Experts (MoE) yani uzman karışımı mimarisi olarak biliniyor.

MoE mimarisinde, farklı uzman ağlar belirli görevlerde devreye giriyor. Bu sayede model hem daha hızlı hem de daha verimli çalışıyor. Örneğin bir kullanıcı programlama sorusu sorduğunda, yalnızca kodlama uzmanı devreye giriyor; edebiyat sorusu geldiğinde ise dil ve yazın uzmanı çalışıyor. Bu yapı, DeepSeek V3.1’in rakiplerine göre daha düşük enerji tüketimi ile benzer hatta üstün performans göstermesini mümkün kılıyor.

DeepSeek V3.1 Özellikleri

DeepSeek V3.1, yapay zeka dünyasında dikkat çeken bir model olmasının sebebi yalnızca açık kaynaklı olması değil; aynı zamanda sahip olduğu yenilikçi teknik özelliklerdir. Modelin mimarisinden bağlam penceresine kadar birçok detayı, kullanıcıların farklı ihtiyaçlarına yanıt vermek üzere tasarlanmıştır.

REKLAM

DeepSeek V3.1’in en çok konuşulan özelliklerinden biri, hibrit mod sistemi. Model iki farklı çalışma moduna sahip:

Think modu (düşünme modu): Model, karmaşık bir soruyu çözmeden önce “içsel düşünme” sürecinden geçiyor. Bu, yapay zekanın cevabı üretmeden önce mantıksal adımları zihninde simüle etmesi demek. Think modu daha yavaş, ama daha derin ve tutarlı yanıtlar üretiyor.

Non-think modu (hemen cevap modu): Model, doğrudan hızlı yanıt üretiyor. Daha yüzeysel sorular ya da günlük sohbetlerde bu mod tercih ediliyor. Bu özellik, kullanıcılara büyük bir esneklik sağlıyor. Örneğin bir yazılım geliştirici karmaşık bir hata ayıklama sorunu için “think” modunu seçebilirken, müşteri destek chatbotu kuran bir şirket “non-think” modunu tercih ederek hızlı yanıt alabiliyor.

Modelin bir diğer özelliği, MoE – Mixture of Experts (Uzmanlar Karışımı) yöntemidir. Bu sistemde, farklı konularda uzmanlaşmış çok sayıda alt-model bulunur. Kullanıcı bir komut verdiğinde, model bu alt-modellerden yalnızca gerekli olanlarını aktif hale getirir. Bu yaklaşımın iki önemli avantajı vardır:

• Gereksiz işlem gücü harcanmaz, dolayısıyla maliyet azalır.
• Uzmanlaşmış modellerin bir araya gelmesi sayesinde cevapların doğruluk oranı yükselir.

DeepSeek V3.1, bir LLM (Büyük Dil Modeli) olarak özellikle NLP (Doğal Dil İşleme) alanında güçlüdür. Bu, modelin insan dilini anlama, üretme ve dönüştürme kapasitesine sahip olduğu anlamına gelir. Kullanıcılar, metin özetleme, çeviri, soru-cevap, duygu analizi ya da kod yazma gibi birçok farklı alanda DeepSeek’i kullanabilir. Özellikle çok dilli destek sunması, küresel ölçekte farklı kullanıcı grupları için önemli bir avantajdır.

DeepSeek V3.1, önceki versiyonlara göre çok daha büyük bir eğitim sürecinden geçti. 32K bağlam penceresi eğitimi: 630 milyar token (kelime parçacığı) üzerinde çalıştırıldı. Bu, V3 sürümünden 10 kat daha fazla eğitim verisi anlamına geliyor.

128K bağlam penceresi eğitimi: 209 milyar token ile eğitildi. Bu da önceki sürümlere göre 3,3 kat daha fazla. “Bağlam penceresi (context window)”, modelin aynı anda hatırlayabildiği metin uzunluğunu ifade ediyor. 128K bağlam desteği, yaklaşık 400 sayfalık bir kitabı aynı anda analiz etmesini sağlıyor. Bu, hukuk, akademi, tıp ve yazılım gibi çok uzun metinlerin işlendiği alanlarda ciddi bir avantaj.

DeepSeek V3.1, sahip olduğu hibrit yapı ve MoE sistemi sayesinde rakiplerine kıyasla çok daha düşük maliyetle çalışır. Çin merkezli bağımsız testlere göre model, bazı rakiplerine kıyasla 40 kata kadar daha ucuz işlem maliyetleri sunmaktadır. Bu durum, özellikle küçük ölçekli şirketler veya bireysel geliştiriciler için büyük bir erişilebilirlik avantajı yaratır.

DeepSeek V3.1 Açık Kaynaklı Yapay Zeka Modelinin Kullanım Alanları

Kısacası DeepSeek V3.1, yalnızca teknoloji meraklıları için değil, endüstriyel çözümler ve akademik araştırmalar için de güçlü bir araç.

DeepSeek V3.1 Fiyatlandırma Ve Planları

DeepSeek V3.1, kullanıcıların farklı ihtiyaçlarına göre tasarlanmış esnek ve şeffaf bir fiyatlandırma sistemi sunuyor. Modelin maliyeti, hem kullanıcı tarafından gönderilen metinler (giriş jetosu / input token) hem de modelin ürettiği yanıtlar (çıkış jetosu / output token) üzerinden hesaplanıyor. Fiyatlar ayrıca günün saatine göre değişen iki dilimde uygulanıyor. DeepSeek, resmi web sitesi üzerinden 5 Eylül 2025 itibarıyla fiyatlandırma planının değişeceğini ve yeni bir planın uygulanacağını duyurdu.

DeepSeek V3.1’in eski fiyatlandırması, gündüz ve gece olmak üzere iki farklı döneme ayrılıyor:

• Standart Fiyatlar:
  Gündüz saatlerinde uygulanan fiyatlar, temel kullanım maliyetlerini temsil ediyor. Örneğin, DeepSeek Chat modelinde giriş jetosu önbelleğe ulaşım (cache hit) başına 0,07 $; önbellek kaçırma (cache miss) başına 0,27 $’dır. Çıkış jetosu maliyeti ise 1,10 $/1M token olarak belirlenmiştir. DeepSeek-Akıllı modeli ise daha yüksek maliyetli olup, giriş jetosu önbelleğe ulaşımda 0,14 $, önbellek kaçırmada 0,55 $, çıkış jetosu için 2,19 $/1M token ücret uygulanmaktadır.
• İndirimli Fiyatlar:
  Gece saatlerinde uygulanan indirimli fiyatlar, kullanıcılar için ciddi bir tasarruf fırsatı sunuyor. Örneğin, DeepSeek Chat modelinde giriş jetosu önbelleğe ulaşım 0,035 $, önbellek kaçırma 0,135 $, çıkış jetosu ise 0,55 $/1M token olarak uygulanmaktadır.

Cache hit, daha önce işlenmiş bir sorgunun tekrar kullanılması anlamına gelir ve maliyeti düşürür. Cache miss ise her seferinde yeni işlem yapılmasını ifade eder ve maliyeti artırır.

Yeni Fiyatlandırma (5 Eylül 2025 tarihinden itibaren)

5 Eylül 2025 itibarıyla gece indirimi kaldırılacak ve fiyatlar sabitlenecektir. Yeni fiyatlandırmaya göre:

• DeepSeek Chat:
  • Giriş jetosu (cache hit) = 0,07 $ / 1M token
  • Giriş jetosu (cache miss) = 0,56 $ / 1M token
  • Çıkış jetosu = 1,68 $ / 1M token
• DeepSeek-Akıllı:
  • Henüz fiyat detayları açıklanmamıştır; kullanıcıların güncellemeleri takip etmesi önerilmektedir.

Önemli Kavramlar ve Maliyet Hesaplama

• Giriş Jetosu (Input Token): Kullanıcının modele gönderdiği metin, soru veya komut.
• Çıkış Jetosu (Output Token): Modelin ürettiği yanıt metni.
• Önbelleğe Ulaşım (Cache Hit): Daha önce işlenmiş bir sorgunun tekrar kullanılması → maliyet avantajı sağlar.
• Önbellek Kaçırma (Cache Miss): Yeni işlem yapılması → daha yüksek maliyet.

Maliyet Hesaplama Formülü: Toplam Maliyet = (Giriş Jetosu Sayısı × Giriş Jetosu Fiyatı) + (Çıkış Jetosu Sayısı × Çıkış Jetosu Fiyatı)

Ödeme Seçenekleri

DeepSeek, kullanıcıların ödemelerini kolayca yönetmesini sağlıyor:

• Ücretler, kullanıcının eklenmiş veya promosyon bakiyesinden düşülür; promosyon bakiye varsa öncelikle bu kullanılır.
• Ödeme yöntemleri arasında kredi kartı, banka havalesi ve PayPal yer alır.
• Kurumsal müşteriler için fatura bazlı ödeme seçeneği mevcuttur.

Detaylı bilgi ve en güncel fiyatlandırma planları için DeepSeek’in resmi web sitesinin takip edilmesi önerilmektedir.

DeepSeek V3.1 Ve Rakipleri

DeepSeek V3.1, yalnızca kendi başına güçlü bir model olmakla kalmıyor; aynı zamanda mevcut büyük dil modelleri (LLM) ve yapay zeka sistemleriyle karşılaştırıldığında öne çıkan bazı avantajlar sunuyor. En bilinen rakipleri arasında OpenAI’nin GPT-4 serisi, Anthropic’in Claude modelleri ve Meta’nın LLaMA modelleri bulunuyor.

Kullanım Amaçları

• DeepSeek V3.1: Akademik araştırma, uzun metin analizi, yaratıcı yazarlık, kodlama, kurumsal chatbotlar.
• GPT-4 / Claude: Genel amaçlı sohbet, metin üretimi, kodlama, araştırma. Ancak uzun bağlamlarda ve düşük maliyetli yerel kullanımda DeepSeek daha avantajlı.
• LLaMA: Daha çok araştırma ve deneysel kullanım odaklı, ticari API entegrasyonu sınırlı.

Performans Karşılaştırması

• Aider Kodlama Benchmarkı: DeepSeek V3.1, Claude Opus 4’e göre %1 daha yüksek puan aldı. Bu, özellikle kodlama ve algoritma çözme yeteneklerinde üstünlük sağlıyor.
• Uzun Metin İşleme: DeepSeek’in 128K token bağlam penceresi, GPT-4 ve Claude’un 32–64K token kapasitesine kıyasla çok daha uzun metinleri aynı anda işleyebilmesini sağlıyor. Bu, hukuk, akademi ve yazılım projeleri gibi uzun veri setleri için büyük avantaj.
• Doğal Dil Anlama ve Üretme: NLP görevlerinde (metin özetleme, çeviri, duygu analizi) DeepSeek V3.1, rakipleri ile benzer doğruluk oranlarına sahip, ancak daha hızlı ve enerji verimli çalışıyor.

Maliyet Karşılaştırması

• DeepSeek V3.1’in en güçlü avantajlarından biri maliyettir. API üzerinden yapılan kullanımlarda, OpenAI ve Anthropic modellerine kıyasla 20–40 kat daha düşük işlem maliyeti ortaya çıkıyor.
• Think modu ve MoE mimarisi sayesinde, gereksiz parametre çalıştırılmadığı için enerji tüketimi azalıyor. Bu da işletmeler için önemli bir tasarruf avantajı sağlıyor.

Esneklik ve Özelleştirme

• Açık kaynaklı olması, DeepSeek’i rakiplerinden ayrıştıran en büyük özelliklerden biri. Hugging Face ve GitHub üzerinden modelin kodlarına erişim mümkün, bu da özelleştirme ve yerelde kullanım imkanı sunuyor.
• Rakip modeller ise genellikle kapalı kaynaklıdır ve yalnızca API üzerinden erişilebilir. Bu durum, bazı geliştiriciler ve araştırmacılar için sınırlayıcı olabilir.

Pozitif ve Negatif Yönleri