DeepSeek R1: GPT-4 Seviyesinde, Tamamen Açık Kaynaklı Bir Yapay Zekâ Devrimi

Yapay zekâ ekosisteminde rekabet her geçen gün kızışıyor. Özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında, kapalı kaynaklı ve yüksek ücretli modellerin karşısına açık kaynaklı ve çok daha düşük maliyetli seçeneklerin hızla çıkmaya başladığını görüyoruz. Son dönemde adından sıkça söz ettiren DeepSeek R1, bu rekabetin son örneği. Öyle ki; OpenAI’nın “düşünen” modelleri (örneğin GPT-4 tabanlı veya benzeri zincirleme düşünme – chain of thought – yöntemleriyle çalışan modeller) ile benzer performans sunarken, tamamen açık kaynak kodlu (ve hatta MIT lisansı ile) olarak yayınlanmasıyla büyük bir ilgi uyandırmış durumda.

Bu yazıda, DeepSeek R1’in nasıl ortaya çıktığına, performansına, fiyatlandırmasına ve özellikle açık kaynak dünyası için ne gibi fırsatlar sunduğuna dair detaylı bir bakış sunuyoruz.

---

1. DeepSeek R1 Nedir?

DeepSeek AI, yapay zekâ araştırmaları yapan bir şirket olarak büyük dil modellerine odaklanıyor. “R1” sürümü, şirketin “düşünen model” (reasoning model) diye adlandırdığı serinin ilk olgun aşaması. Tıpkı OpenAI’nın GPT-3.5 veya GPT-4 gibi, zincirleme düşünme (chain-of-thought) mantığıyla insan benzeri akıl yürütmeyi taklit edebilme yeteneğine sahip.

En önemli özelliği ise:

• Tamamen açık kaynaklı olarak yayınlanması,
• Model ağırlıklarının (weights) herkese sunulması,
• Ticarî kullanım da dâhil olmak üzere özgürce kullanılabilmesini sağlayan bir lisans (MIT lisansı) ile gelmesi.

Bu gelişme, hem start-up’ların hem de büyük kurumların kapalı kaynaklı modellere görece çok daha düşük maliyetlerle ve esnek bir şekilde erişebilmesinin önünü açıyor.

---

2. Performans Karşılaştırmaları: OpenAI 01 ve Daha Fazlası

DeepSeek ekibi, R1’in performansını farklı benchmark testleri üzerinden değerlendirdi ve bu sonuçları OpenAI’nın “01” ve “03” seviyesinde tanıtılan modelleriyle kıyasladı. İlgili karşılaştırmalar; kod yazma, matematik, genel bilgi ve mantık yürütme gibi çok yönlü testlerden oluşuyor.

• AIM 2024 Benchmark: DeepSeek R1, OpenAI 01’i geride bırakıyor.
• CodeForces (kodlama testi): DeepSeek R1, 01 ile neredeyse aynı seviyede.
• GP QA Diamond: Burada OpenAI 01 biraz daha önde, ancak fark az.
• Math 500 (matematiksel akıl yürütme): DeepSeek R1, 01’i geçiyor.
• MMLU (geniş kapsamlı bilgi testi): 01 biraz daha yüksek puanda, ancak R1 çok yakın bir sonuç alıyor.
• SWE Bench (yazılım ve programlama testi): DeepSeek R1, 01’i çok az farkla geçiyor.

Bu tabloların ortaya koyduğu temel mesaj şu: DeepSeek R1, yakın zamana kadar sadece kapalı kaynak devleri tarafından sunulan ‘düşünen model’ performansını, tamamen açık kaynak olarak yakalayabiliyor. Üstelik ekibin aktardığına göre, bu başarı “buzdağının görünen kısmı”. Zira gelecekte Open Source geliştirici topluluklarının katkısıyla çok daha hızlı ilerlemeler bekleniyor.

---

3. Anthropic ve OpenAI Modelleriyle Rekabet

DeepSeek ekibinin diğer karşılaştırmaları ise Anthropic’in en yeni Claude modelleri ve OpenAI’nın GPT-4 benzeri daha ileri sürümleri (“GPT 40” olarak anılmış) üzerinden yapılıyor. Burada da DeepSeek R1’ın birçok alanda oldukça yakın ve bazı testlerde üstün sonuçlar aldığı ifade ediliyor. Bu açıdan bakıldığında, “kapalı kaynak ve yüksek lisans ücretli modellerin hegemonyası”nın sarsılmaya başlandığını net biçimde görmek mümkün.

---

4. MIT Lisansı ve Açık Kaynak Ağırlıklar

DeepSeek R1’in en büyük avantajlarından biri, model ağırlıklarının indirilebilir ve özgürce kullanılabilir olması. Bu şu anlama geliyor:

1. Araştırmacılar, modeli inceleyebilir, kendi veri setleriyle yeniden eğitebilir veya modelin farklı sürümlerini türetebilir.
2. Girişimciler, modeli ticarî projelerde kullanabilir, hatta kendi ürünlerini geliştirip sunabilir.
3. Topluluk geliştirmesi, modüler ve hızlı şekilde ilerleyebilir; hata düzeltmeleri, optimizasyonlar, ek dil desteği gibi katkılar kolayca yapılabilir.

Lisanslama konusu da büyük önem taşıyor. DeepSeek R1, MIT lisansı ile paylaşılıyor. Bu, neredeyse en esnek lisans tiplerinden biri demek. Ticarî kullanım, yeniden dağıtım, kapalı kaynak projelere dahil etme vb. konularda çok geniş özgürlük sağlıyor.

---

5. Fiyatlandırma: OpenAI’nın 01 Modeline Göre “Cebinize Dost”

DeepSeek R1, ücretsiz indirilerek kendi sunucularınızda çalıştırılabileceği gibi, bir bulut hizmeti olarak da sunuluyor. DeepSeek ekibi, kendi altyapılarında çalışan API erişimini de ticari kullanıcılar için son derece düşük fiyatlarla sunuyor. Karşılaştırmalı fiyat grafiğinde şu bilgiler öne çıkıyor:

• Giriş (input) başına milyon token ücreti:
  • DeepSeek R1: 0,14 USD / 1M token
  • OpenAI 01: 7,5 USD / 1M token (yaklaşık 50-60 kat daha pahalı)
• Çıkış (output) başına milyon token ücreti:
  • DeepSeek R1: 2,19 USD / 1M token
  • OpenAI 01: 60 USD / 1M token (neredeyse 30 kat fark)

Bu fiyatlandırma, prototipleme aşamasından üretim (production) aşamasına geçmek isteyen şirketler veya bireysel geliştiriciler için müthiş bir maliyet avantajı yaratıyor. Üstelik performans ve kalite olarak da OpenAI modellerine yakın sonuçlar alınabiliyor.

---

6. Distile Edilmiş (Distilled) Sürümler: Daha Hafif ve Hızlı Modeller

DeepSeek, R1’i yayımlamakla kalmadı; aynı zamanda daha küçük versiyonlarını da kullanıma açtı. Distilasyon (distillation), büyük bir modelin bilgi ve yeteneklerini daha küçük bir modele aktarma süreci olarak bilinir. Böylece daha az donanım kaynağıyla (örneğin daha düşük VRAM veya daha az CPU/GPU gücüyle) benzer kalitede sonuçlar elde etmek mümkün olur.

• R1 distil quen (1.5B, 7B, 14B ve 32B parametreli)
• R1 distil llama (70B parametreli)

Bu sürümler, özellikle donanım kısıtı yaşayan ya da yüksek hacimli sorguların (queries) hızlıca yanıtlanmasını isteyen ekipler için önemli. Distile modellerde performans bir miktar düşse de, pratik kullanım senaryolarında hâlâ oldukça yeterli sonuçlar veriyor.

---

7. Örnek Etkileşimler: “Zincirleme Düşünmenin” Gücü

Videoda yapılan bazı örnek etkileşimler, DeepSeek R1’in zincirleme düşünme becerisini açıkça gösteriyor. Örneğin:

• Bir kelimedeki harflerin sayısını adım adım hesaplama (ör. “strawberry” kelimesindeki “r” harflerinin sayısı). Model, kendi içinde “Düşüneyim, bir daha kontrol edeyim” tarzında insansı bir akıl yürütme zinciri yaparak sonuca ulaşıyor.
• Bir bardağa konan bilyenin (mermilerin) fiziksel hareketini analiz etme. Model, bardağın ters çevrilmesi ve ardından mikrodalgaya konması senaryosunu gerçekçi biçimde tartışarak bilyenin en sonunda nerede olacağını (masada mı, bardağın altında mı) detaylı şekilde irdeliyor.
• Cümle sonlarında belirli bir sözcüğün kullanılması (örneğin, “Apple” ile biten 10 farklı cümle üretmek). Model, dil becerilerini göstererek çeşitli örnekler sunuyor.

Bu örnekler, modelin düşünme sürecini açığa vurduğunu, hatta bazen “Yanılıyor muyum? Tekrar kontrol edeyim.” gibi insansı ifadelere başvurduğunu gösteriyor. Chain of thought çıktılarının ham hali okunduğunda, modelin içsel düşünme akışına tanık olmak oldukça ilgi çekici.

---

8. DeepSeek R1’i Nasıl Deneyebilirsiniz?

1. Resmî Web Arayüzü (Hosted Versiyon):
   chat.deepseek.com (videonun açıklamasında paylaşıldığı şekilde) üzerinden ücretsiz olarak deneyebilirsiniz.
2. Model Ağırlıklarını İndirme:
   MIT lisansı sayesinde, modelin ağırlık dosyalarını indirip kendi sunucunuzda veya bulut ortamınızda çalıştırabilirsiniz. Gerekli dökümantasyona DeepSeek’in GitHub veya resmî web sitesinden ulaşılabilir.
3. API Entegrasyonu:
   Projelerinize entegre etmek için DeepSeek’in sunduğu API anahtarlarını kullanabilir, sorgu/yanıt mantığınızı kendi uygulama ya da web servislerinize bağlayabilirsiniz.

---

9. Teknik Makale ve Yöntem: Reinforcement Learning (RL) ile Eğitim

DeepSeek ekibi, modeli sıfırdan “yetiştirmek” (cold start problem) için reinforcement learning yöntemlerine büyük ölçüde güvenmiş. Özellikle Alphago ekibinin kullandığına benzer şekilde, birçok olası çıktıyı değerlendirip “doğru/yanlış” ödüllendirme mekanizmasıyla modeli yönlendirmişler.

• Grup Göreceli Politika Optimizasyonu (Group Relative Policy Optimization) adlı bir stratejiyle, klasik “kritik model” yaklaşımından (yani ayrı bir değerlendirme modeli kullanmaktan) vazgeçildiği belirtiliyor.
• Modelin ilk sürümü DeepSeek r10, sadece RL ile eğitilmiş ve bazı dil karışıklığı/puanlama sorunları yaşamış. Ardından DeepSeek R1, ek çok aşamalı eğitim ve cold start datası eklemesiyle sorunları gidermiş ve üstün dil becerilerine kavuşmuş.

---

10. Sonuç: Açık Kaynak Devrimi ve Gelecek Beklentileri

DeepSeek R1, “düşünebilen” büyük dil modellerinin artık sadece kapalı kaynak devlerin tekelinde olmadığını kanıtlayan önemli bir dönüm noktası. Üstelik hem performans olarak iddialı hem de çok daha uygun maliyetli. Bu durum, pazarda rekabeti artırırken, yapay zekâ teknolojilerinin çok daha geniş kitlelere yayılmasını hızlandıracak gibi görünüyor.

• Geliştiriciler ve araştırmacılar, modeli özgürce inceleyip değiştirebilecek.
• Üniversiteler, kısıtlı bütçeleriyle bile ileri seviye yapay zekâ projeleri üretebilecek.
• Şirketler, üretim ortamlarında kullanacakları uygulamalar için devasa bulut faturaları ödemek zorunda kalmayacak.
• Açık kaynak ekosistemi, çok daha hızlı bir şekilde yeni özellikler ve sürümler üretebilecek.

Bu ivmenin sürmesiyle, önümüzdeki aylarda ve yıllarda OpenAI’nın “03” ve hatta “GPT-4” seviyesine yakın açık kaynak modellerin de benzer zaman aralıklarıyla karşımıza çıkacağı öngörülüyor. DeepSeek R1, bu dönüşümün şimdilik en somut örneklerinden biri.

Eğer yapay zekâ ve doğal dil işleme konularına ilgi duyuyorsanız, DeepSeek R1’in hem makalesini hem de model dosyalarını incelemenizi şiddetle tavsiye ediyoruz. Kim bilir; belki de bu açık kaynak devrimi, yarının en yenilikçi uygulamalarının temelini oluşturacak!

---

Ek Kaynaklar ve İlerleme

• Resmî DeepSeek R1 Blog ve Dokümantasyon: deepseek.com
• Model Ağırlıkları ve GitHub Deposu: github.com/deepseek/…
• Teknik Makale: Reinforcement Learning yaklaşımı, grup göreceli politika optimizasyonu ve R1’in ayrıntılı eğitim süreci.

Açık kaynak yapay zekânın gücünü ve özgürlüğünü keşfetmeye hazır olun! DeepSeek R1, geleceğin habercisi olarak araştırma, geliştirme ve inovasyon yolculuğunuza ışık tutabilir.