Son zamanlarda yapay zeka modelleri o kadar hızlı gelişiyor ki, gerçekten takip etmek zorlaşıyor. ChatGPT, Gemini, Claude derken sahnede bir başka dikkat çeken yıldız daha var: DeepSeek. Eğer henüz duymadıysan, özellikle R1 serisiyle tanınan bu model, matematik yetenekleriyle gerçekten şaşırtmayı başarıyor. Ocak 2025’te piyasaya sürülen DeepSeek-R1, farklı test sonuçlarıyla adından sıkça söz ettiriyor ve ben bu performansı görünce dayanamadım, seninle de paylaşmak istedim. Bu yazıda, daha çok modelin matematik ve akıl yürütme kabiliyetlerine odaklanacağım. Teknik detaylara ve maliyet yapısına ikinci bölümde gireriz. Yazının sonunda değil ama ortasında küçük bir sürpriz olarak şu sayfaya da göz atabilirsin.
Matematikte Gerçekten Güçlü
Açıkçası, “bir yapay zeka ne kadar iyi olabilir?” diye düşünen biriysen, DeepSeek R1’in AIME 2024 ve MATH-500 test sonuçlarını görünce fikrini değiştirebilirsin. R1 modeli, American Invitational Mathematics Examination yani AIME’de %79,8 doğruluk oranına ulaşmış. Bu sınav lise düzeyinde ABD’deki en zorlu matematik sınavlarından biri ve genelde olimpiyat düzeyinde öğrencilerin katıldığı bir test. Ortalamanın %50’lerde gezindiği bu sınavda %79,8 başarı elde etmek, sıradan bir şey değil.
Dahası da var. MATH-500 adında, daha üst düzey matematiksel problem çözüm kabiliyetini ölçen bir başka testte ise %97,3 doğruluk oranı yakalamış. Düşünsene, neredeyse her soruya doğru cevap veriyor. Bana kalırsa, bu sadece bir rakam değil; aynı zamanda çok ciddi bir mühendislik başarısının göstergesi.
Rakiplerinden Bir Adım Önde
Karşılaştırma yapmayı hep severim. Çünkü bu tür modeller arasındaki farklar bazen çok küçük, bazen de çok belirgin olabiliyor. DeepSeek R1’in en yakın rakiplerinden biri olan OpenAI’nin o1 modeliyle yapılan kıyaslama da oldukça çarpıcı. AIME sınavında o1 modeli %79,2’lik başarı yakalamış. DeepSeek R1 ise %79,8 ile az da olsa önde. “Ee ne var bunda?” diyebilirsin, ama ileri düzey matematik testlerinde bu farklılıklar oldukça önemli. Hele ki MATH-500 testinde fark daha da açılıyor: o1 modeli %96,4 gibi çok iyi bir oranda kalırken DeepSeek R1 %97,3’e ulaşmış. Bu farkların, gerçek dünya uygulamalarında titizlikle ayırt edilen yüksek doğruluk gerektiren alanlarda ciddi etkisi olabilir.
Sadece Sayılar Değil, Mantık da Var
Şunu da söylemeden geçemem: DeepSeek R1 sadece sayılarla iyi değil, aynı zamanda düşünme yani akıl yürütme konusunda da son derece gelişmiş. Standart yapay zeka modelleri genelde “çabuk, ama hataya açık” cevaplar üretirken, R1 modeli daha fazla düşünme zamanı alıyor ama karşılığında daha sağlam sonuçlar veriyor. Bu özellik aslında onu bilimsel düşünce ve problemlerle başa çıkma konusunda bir adım daha öne taşıyor.
Bu yetkinliği kanıtlayan önemli örneklerden biri GPQA Diamond Test. Bu test genel bilgi ve çıkarımsal düşünme becerilerini ölçen, alanında saygın bir değerlendirme aracı. DeepSeek R1 burada da %71,5 gibi oldukça yüksek bir puan elde etmiş. Bu oran, sadece teknik ve matematik bilgisi değil, aynı zamanda geniş bir genel kültür ve analitik problem çözme kabiliyeti olduğunun da bir göstergesi.
Gözlemler ve İlk İzlenimler
Kendi gözümden bakacak olursam, bu tür modellerin sadece akademik testlerde değil, günümüz iş dünyasında ve eğitimde de çığır açacağını düşünüyorum. Matematik öğretmenlerinden veri analistlerine kadar birçok profesyonel, böyle güçlü yapay zeka araçlarıyla çok daha etkili şekilde çalışabilecek. Ayrıca öğrenciler de daha karmaşık konuları anlamakta büyük kolaylık yaşayabilirler. Öyle ki, bir sorunun sadece cevabını değil, nasıl çözüldüğünü de detaylı şekilde anlatma becerisi, klasik arama motorlarının çok ötesine geçiyor.
Bu bölümde daha çok matematiksel başarıları ve akıl yürütme yeteneklerine odaklandım. İkinci bölümde ise DeepSeek R1’in teknik altyapısı, kullandığı mimariler ve eğitim süreçleri ile ilgili detayları paylaşacağım. Orada gerçekten etkileyici inovasyonlar var, özellikle de modelin eğitimi esnasında kullanılan verimlilik çözümleri beni oldukça etkiledi.
Devamı Yolda
DeepSeek’in bu seviyeye nasıl ulaştığını anlamak için biraz daha derine inmek gerekiyor, ama şimdilik sadece performansına odaklanmak bile ne kadar etkili olduğunu görmek için yeterli. Bir sonraki yazıda görüşmek üzere diyemem, çünkü bu daha başlangıç.
Teknik Altyapısına Yakından Bakış
Birinci bölümde DeepSeek R1’in matematikteki başarısından uzun uzun bahsetmiştim. Şimdi ise bu başarının arkasındaki teknik yeteneklere ve inovasyonlara göz atma zamanı. Çünkü işin “arka planı” en az ön yüzü kadar etkileyici. Açıkçası yapay zekaların nasıl eğitildiğini, hangi mimariyle çalıştığını merak ediyorsan, DeepSeek R1 sana göre tam bir örnek vaka.
671 Milyar Parametre Ne Anlama Geliyor?
DeepSeek R1, 671 milyar parametreye sahip. Bu rakamı ilk duyduğumda ben de ne anlama geldiğini tam kestirememiştim. Ama basitleştirecek olursak, her bir parametre modelin bir şey “öğrenme” birimi gibi çalışıyor. Öyle düşün: Ne kadar çok parametre, o kadar derin öğrenme kapasitesi. Yani R1’in bu kadar sağlam sonuçlar vermesi gayet normal, çünkü adeta devasa bir beyine sahip.
Karşılaştırmak gerekirse, ChatGPT’nin en son sürümleri 175 ila 300 milyar parametre arasında değişiyor. Yani DeepSeek R1 birden fazla büyük modelin toplamı gibi çalışıyor. Bu da onu özellikle matematiksel problem çözme, akıl yürütme ve kodlama gibi karmaşık görevlerde daha sağlam hale getiriyor.
MoE ve Diğer Mimari Detaylar
DeepSeek modelleri, “Mixture of Experts” (MoE) mimarisi dediğimiz özel bir yapıyı kullanıyor. Bu yapı bana göre gerçekten zekice, çünkü aynı anda tüm “beyin hücrelerini” çalıştırmıyor. Nerede hangi uzman gerekiyorsa, sadece o devreye giriyor. Hem hız açısından büyük fark yaratıyor hem de işlem maliyetlerini ciddi anlamda düşürüyor.
Kısaca şöyle düşün, MoE’li bir model sanki bir odada oturmuş onlarca uzmandan sadece ihtiyacına uygun olanları çağırıyormuş gibi çalışıyor. Bu da özellikle mantıksal çıkarım ve uzun düşünme gerektiren işlemlerde büyük avantaj sağlıyor. Bu yüzden DeepSeek R1’in kodlama, fizik ya da genel bilgi testlerinde daha yavaş ama daha tutarlı yanıtlar vermesi şaşırtıcı değil.
Verimli Eğitim: 55 Günde Milyarlarca Parametre
R1’in performansını bu kadar etkileyici kılan bir diğer unsur da eğitim süreci. DeepSeek-V3, örneğin 55 günde eğitilmiş ve yaklaşık 5,58 milyon dolara mal olmuş. Rakip modellerin buna yaklaşabilmesi için neredeyse iki katı kaynak kullandığını biliyoruz. Bu eğitim sürecinde kullanılan tekniklerden biri de knowledge distillation. Bu yöntem büyük bir modelin bilgisini daha küçük ve verimli bir modele aktarma esasına dayanıyor.
Bunun anlamı şu: Geliştiriciler bir “dev” model oluşturuyor; sonra onun öğrendiği şeyleri alıp daha az kaynak tüketen yeni modellere öğretiyorlar. Yani hem performans korunuuyor hem maliyet düşüyor. Bu da modellerin sadece büyük veri merkezlerinde değil, daha küçük ölçekli uygulamalarda da kullanılabilmesini sağlıyor.
Pekiştirmeli Öğrenmeyle Kendi Kendine Öğrenen Sistem
DeepSeek’in bir diğer fark yaratıcı yönü ise pekiştirmeli öğrenme yani Reinforcement Learning (RL) stratejisi. Bildiğim kadarıyla bu yaklaşım, modele ödül ve ceza mantığıyla bir şeyler öğretmeyi hedefliyor; tıpkı bir çocuğun doğru veya yanlışları deneyerek öğrenmesi gibi. Bu strateji, modelin sadece veri yığınında ne olduğunu kavramasını değil, aynı zamanda bir soruya verilen farklı türde cevapları analiz edip en uygun yanıtı zamanla kendi başına bulmasını sağlıyor.
Bu yönüyle DeepSeek, kullanıcıdan gelen örnekler aracılığıyla kendini yeniden şekillendirebiliyor. Aynı soruda hata yaptıysa, bir sonraki sefer daha az hata yapmayı öğreniyor. Bu bana kalırsa insana en yakın yapay zeka davranışlarından biri.
Akademik Başarının Ötesine Geçiş
Tabii ki tüm bu teknik beceriler sadece testlerde yüksek puan almak için değil. Asıl mesele, bu teknolojilerin gerçek dünya kullanımında nasıl fayda sağladığı. İster öğrenci ol, ister öğretmen, ister veriyle çalışan bir analist — DeepSeek R1’i kullanabileceğin alanlar inan bana saymakla bitmez.
Örneğin karmaşık bir kodu yazarken sana sadece sonucu değil, adım adım nasıl düşünüldüğüyle birlikte çözüm sunabiliyor. Ya da matematiksel bir teoriyi anlamak isteyen biri için, tüm konsepti o kadar açık anlatabiliyor ki, sanki birebir ders alıyormuşsun gibi hissediyorsun. Merak edersen şuradan detaylı teknik bilgilere de ulaşabilirsin.
Modelin Geleceği
Şimdi kendime şu soruyu soruyorum: “Bu kadar güçlü bir model ne kadar daha geliştirilebilir?” Çünkü zaten hali hazırda oldukça sağlam duruyor. Ancak gelişen donanımlar, daha verimli enerji kullanımı ve daha zengin veri setleriyle birlikte gelecekte karşımıza çok daha etkileyici versiyonları çıkabilir.
Ve evet, DeepSeek şu an için ChatGPT gibi popüler değil belki ama bazı açılardan onu geride bıraktığını net bir şekilde söyleyebilirim. Bu arada, şu sayfa‘ya da mutlaka göz at; orada başka ilginç projelere dair şeyler de bulabilirsin.
Sonuç Yerine
DeepSeek R1, sadece yüksek parametre sayısıyla değil, arkasındaki zengin mimari ve etkili eğitim stratejileriyle gerçekten dikkat çekiyor. Belki ilk bakışta sadece bir yapay zeka modeliymiş gibi duruyor ama detaylarına indikçe insanı gerçek anlamda şaşırtıyor. Benim için bu model, yapay zekanın geldiği noktayı değil, gideceği yönü gösteren bir pusula gibi oldu. Önümüzdeki aylarda ne gibi güncellemeler alır, neler başarır bilmem ama şimdiden çıtayı epey yükseğe koymuş durumda.
