Geçtiğimiz günlerde yapay zeka dünyasında dikkatimi çeken bir gelişme oldu: DeepSeek’in yeni duyurduğu modellerin matematikteki performansı adeta olay yarattı. Gerçekten merak ettim, çünkü yapay zekanın soyut düşünce gerektiren alanlarda bu kadar ilerlemiş olması bana hâlâ büyüleyici geliyor. Özellikle matematik gibi hem mantık hem çözümleme gerektiren bir disiplinde başarı göstermek her modelin harcı değil. Senin de ilgini çekeceğini düşündüm bu yüzden daha derin bir bakış atalım istedim.
DeepSeek-R1’e Yakından Bakış
2025 başında yapılan çeşitli kıyaslamalarda DeepSeek-R1 modeli, açık ara farkla öne çıkmış durumda. Matematik alanında yapılan testlerde gösterdiği başarı, GPT-4o ve Claude-3.5 gibi sektörün devlerini geride bırakmış. Düşünsene, geçmişte “zirve” dediğimiz modeller artık yalnız değil. DeepSeek, bu oyunu biraz değiştirmiş gibi.
Rakamlar gerçekten etkileyici. Model, MATH-500 benchmark testinde %97.3 doğruluk oranına ulaşmış. Bu teste girmemiş olanlar için söyleyeyim: MATH-500, matematik odaklı dil modelleri için oldukça zorlu bir sınavdır ve genellikle üniversite düzeyindeki problemleri kapsar. Bunun yanında, AIME 2024 gibi rekabetin yoğun olduğu bir ortamda %79.8 başarı elde etmesi de başlı başına bir olay. GPT-4o’nun %74.6, Claude-3.5’in %78.3 başarı sağladığı bu kıyaslamada DeepSeek-R1’in %89.4 doğruluk oranına ulaşması, bariz şekilde bir “state-of-the-art” başarısı demek.
DeepSeek’in Model Serisi
Tabii ki bu başarı tek modelle sınırlı değil. DeepSeek yalnızca R1’i tanıtmamış, aynı zamanda farklı ihtiyaçlara özel olarak tasarlanmış birkaç farklı model de geliştirmiş. Bu modellerin her biri farklı özellikleriyle öne çıkıyor. Burada öne çıkan üç modeli kısaca özetlemek gerekirse:
- DeepSeekMath: Bu model, 120 milyar matematikle ilgili token üzerine eğitilmiş. Özellikle yüksek seviyeli matematiksel ve sembolik akıl yürütme görevlerine odaklanıyor. Bu tür görevler, örneğin cebirsel teoremlerin kanıtlanması ya da integral çözümleri gibi daha üst düzey düşünmeyi gerektiren durumlar.
- DeepSeek-R1 Zero: Yani “sıfırdan öğrenen” versiyonu. Bu model, kendi kendini doğrulama, adım adım muhakeme (Reflection) ve Genişletilmiş CoT (Chain of Thought) gibi yöntemlerle daha derinlemesine problem çözme kapasitesine sahip. Özellikle karmaşık kodlama ve mantıksal problemler için oldukça uygun.
- DeepSeekMath 7B: Adından da anlaşılacağı gibi 7 milyarlık parametrelere sahip bu model, dış araçlara ya da voting (oylama) yöntemlerine bağlı kalmadan yüksek başarı göstermiş. MATH benchmark skorunun %51.7 olması, minimal kaynaklarla bile ciddi bir verimlilik sağlandığını gösteriyor.
Beni en çok etkileyen şey, bu modellerin açık kaynak olarak sunulması. Yani araştırmacılar, geliştiriciler, hatta ilgilenen öğrenciler bile bu modellere erişebiliyor. Sadece performans değil, aynı zamanda erişilebilirlik açısından da DeepSeek sektörde fark yaratıyor.
DeepSeek-R1’in Teknolojisi
Bu noktada insanın aklına şu geliyor: Bu modeller nasıl bu kadar başarılı oluyor? İşin sırrı büyük oranda mimaride ve kullanılan öğrenme tekniklerinde yatıyor. DeepSeek-R1’in, Uzmanların Karışımı (Mixture of Experts – MoE) yaklaşımını kullandığını görüyoruz. Yani toplamda 671 milyar parametreye sahip bu dev sistem, her sorgu için yalnızca 37 milyar parametreyi etkinleştiriyor. Bu da ciddi bir hesaplama verimliliği sağlıyor. Donanım maliyeti, hız ve enerji tüketimi gibi konularda diğer modellere göre ciddi avantaj sunuyor.
Ayrıca bağlam uzunluğunun 128K gibi devasa bir aralık olması, özellikle matematiksel ifadelerde geçmiş adımları ve önceki hesaplamaları unutmadan ilerlemesini sağlıyor. Normal LLM’lerde (Large Language Models) bu değer genellikle 4K-16K arasıdır. DeepSeek burada çıtayı fazlasıyla yükseğe çekmiş.
Bununla birlikte sadece mimariyle sınırlı kalmıyorlar. Takviyeli öğrenme teknikleriyle modelin kendi kendini değerlendirmesi, hata yaptığı yerleri yansıtması ve daha dengeli kararlar alabilmesi sağlanıyor. İnsan muhakemesiyle uyumlu karar mekanizmaları da bu modelin öne çıkan bir diğer yönü.
Şimdilik Buraya Kadar
İlk bakışta gördüğümüz o ki, DeepSeek yalnızca yeni modeller tanıtmakla kalmamış, aynı zamanda yapay zekanın temel sınavlarından biri olan matematikteki performans çıtasını oldukça yukarı taşımış. Özellikle GPT-4o ve Claude-3.5 gibi rakiplerini geçmesi, gelecekte bu alandaki rekabetin ne kadar yoğun olacağını gösteriyor.
Bu yazının ikinci kısmında, mimarinin detaylarını ve DeepSeek’in yakın zamanda sessizce sunduğu “Prover” güncellemesini ayrıntılarıyla konuşacağız.
DeepSeek Prover nedir?
Birinci kısımda DeepSeek’in R1 modelini ve diğer kardeş modellerini detaylıca ele almıştık. Ama bence asıl bomba, Nisan 2025 sonunda duyurulmadan sessizce güncellenen Prover adlı model. Bu model hakkında çok az konuşuluyor ama aslında matematiğe ve özellikle kanıtlama süreçlerine özel olarak geliştirilmiş bir yapay zeka modülü. Düşünsene, artık yapay zeka sadece sonuç vermekle kalmıyor, aynı zamanda matematiksel bir teoremin neden doğru olduğunu adım adım açıklayabiliyor – üstelik neredeyse insan gibi mantık yürüterek.
Prover modeli, özellikle matematiksel kanıt üretme ve doğrulama gibi alanlarda büyük bir ilerleme anlamına geliyor. Üniversite seviyesindeki matematikte bile çoğu zaman sıkıcı, karmaşık ve zaman alıcı olan bu işlemler şimdi saniyeler içinde, oldukça mantıklı bir biçimde aktarılabiliyor. Bu, araştırmacılar ve eğitimciler için devrimsel bir kolaylık.
Prover’ın dikkat çeken detayları
OpenAI veya Anthropic benzeri şirketlerin modelleri genel amaçlıyken, DeepSeek Prover doğrudan matematiksel kanıta odaklanmış. Yani bu modelin derinlemesine eğitim aldığı veri kümesi, daha çok teorem ispatları, cebirsel çözümler ve mantık zincirleri içeriyor. Şu anda erişim kısıtlı olsa da, duyumlara göre kamuya açık sürümü de planlanıyormış.
En çarpıcı yanlarından biri, modelin sadece doğru cevabı vermekle kalmayıp, neden sorusuna da aynı yüksek doğrulukta yanıt verebilmesi. Örneğin, bir integral çözümünde sadece sonucu değil, çözümün her bir adımını gerekçesiyle beraber sıralayabiliyor. Bu benim için oldukça etkileyici çünkü “neden” sorusuna yanıt vermek aslında insana özgü düşünce yapısını temsil ediyor. Burada yapay zeka artık sadece işlemci değil, bir “düşünen varlık” gibi.
Mimari Farklılıklar
DeepSeek Prover klasik LLM mimarilerinden biraz daha farklı bir yapıya sahip. Aynı R1 gibi MoE (Mixture of Experts) temelini baz alıyor ama bu uzman katmanları matematiksel görevlerde çok daha özelleştirilmiş durumda. Yani, rastgele verilerle değil, ciddi anlamda özenle seçilmiş “matematiksel doğruluk” içeren örneklerle beslenmiş.
Toplam parametre sayısı R1 kadar büyük olmasa da, hesaplama verimliliği açısından yine aynı prensip korunmuş: Her sorgu için yalnızca ihtiyaca göre bazı uzmanlar etkinleştiriliyor. Bu da donanım üzerinde gereksiz yük oluşturmadan maksimum performansın alınmasına imkan sağlıyor. Ayrıca 128K bağlam uzunluğu, özellikle çok adımlı teorem kanıtlarında olağanüstü bir avantaj sağlıyor çünkü model önceki adımları koruyabiliyor.
Bu gelişmenin önemi
Gelişen yapay zeka modelleri arasında matematik genellikle “niş” bir alan olarak görülüyordu. Fakat DeepSeek’in Prover modeliyle bu algı yavaş yavaş değişiyor gibi. Modelin yetenekleri biraz üzerinde durulmaya değer çünkü artık yapay zeka sadece bilgi üreten değil, mantık kurabilen bir varlık olmaya adım atmış durumda.
Bu, gelecekte otomatik ispatlama sistemlerinin eğitime nasıl entegre edileceği gibi birçok soruyu da akla getiriyor. Düşünsene, öğrenciler artık karmaşık fonksiyon analizlerini yalnızca cevap almak için değil, aynı zamanda neden o cevabın çıktığını öğrenmek için de yapay zekaya danışabilecek. Ve bu sadece matematik için değil, mantık, istatistik, hatta bilgisayar bilimleri gibi disiplinlerin tamamını etkileyebilir.
Kaynaklara ulaşmak
Prover gibi özelleşmiş sistemler hakkında daha fazla bilgi istersen, örneğin otomatik teorem ispatlama başlığı altında Wikipedia oldukça zengin içerik sunuyor. Ayrıca ana sayfada da zaman zaman güncel gelişmeleri paylaşıyorum, takip etmeni öneririm.
Son bir düşünce
Tüm bu gelişmeler bana yapay zekanın artık veriden bilgiye, bilgiden muhakemeye doğru evrildiğini gösteriyor. Sadece kelimeleri ard arda getirmiyor, ne dediğini anlıyor gibi davranıyor. Elbette bu gelişmelerin etik, pedagojik ve teknik boyutları da var ama matematik gibi “sert” bir alanda bu kadar net başarılar görmek gerçekten heyecan verici. DeepSeek Prover, bu anlamda sadece bir model değil, aynı zamanda yapay zekanın düşünce ile ilişkisini yeniden tanımlayan bir adım gibi geliyor bana.
