Çinli yapay zeka laboratuvarı DeepSeek, V3 model serisinin en yeni üyesi olan V3.2 sürümünü duyurdu. Pazartesi günü kullanıma sunulan bu yeni model, “Thinking” ve ondan daha güçlü olan “Speciale” olmak üzere iki farklı versiyonla geliyor. DeepSeek V3.2, açık kaynaklı yapay zekanın yeteneklerini daha da ileriye taşımayı hedeflerken, rakiplerine kıyasla çok daha düşük bir maliyet sunmasıyla dikkat çekiyor. Hugging Face üzerinden erişilebilen model, geliştiriciler için erişilebilir yapay zekayı rekabetçi tutmayı amaçlıyor.
Yapay zeka dünyasında yeni dengeler: DeepSeek V3.2 neler sunuyor?
Şirketin yayınladığı verilere göre, V3.2 Speciale sürümü, OpenAI’nin GPT-5 High, Anthropic’in Claude 4.5 Sonnet ve Google’ın Gemini 3.0 Pro gibi endüstri lideri kapalı kaynak modellerini bazı akıl yürütme testlerinde geride bırakıyor. Bu performans artışına rağmen maliyet farkı ise oldukça çarpıcı. Örneğin, Gemini 3 API erişimi 1 milyon token başına 4 dolara kadar çıkarken, V3.2 Speciale için bu bedel sadece 0.028 dolar seviyesinde kalıyor. Ayrıca modelin Uluslararası Matematik Olimpiyatı ve Uluslararası Bilişim Olimpiyatı’nda altın seviyesinde performans gösterdiği belirtiliyor.
DeepSeek, açık kaynaklı modellerin performans sorunlarını çözmek ve işlem yükünü azaltmak adına teknik altyapıda önemli değişikliklere gitti. Geleneksel “vanilla attention” mekanizmasının yarattığı yavaşlığı ortadan kaldırmak için DeepSeek Sparse Attention (DSA) adı verilen yeni bir mekanizma geliştirildi. Bu sistem, veriyi işlerken önce hızlı bir tarama yapıyor ve ardından sadece ilgili kısımlara odaklanıyor. Bunu, aradığınız bir cümleyi bulmak için dağınık bir kitap yığınını tek tek incelemek yerine, düzenli bir kütüphanede doğrudan ilgili bölüme giderek arama yapmaya benzetebiliriz.
Modelin sunduğu bu avantajlara rağmen araştırmacılar bazı sınırlılıkların altını çiziyor. Yayınlanan makaleye göre, yeni modelin “dünya bilgisi” yani genel kültür kapsamı, lider kapalı kaynak modellere kıyasla daha sınırlı kalıyor. Ayrıca karmaşık görevlerde bazen zorlanabiliyor ve rakipleriyle benzer kalitede çıktı üretmek için daha fazla token tüketebiliyor. Yine de Çin merkezli bir şirketin geliştirdiği açık kaynaklı bir modelin, dünyanın en gelişmiş kapalı kaynak modelleriyle rekabet edebilmesi, sektördeki “performans uçurumu” algısını değiştiriyor.
Bu gelişme, yüksek maliyetli kapalı sistemlerin gerekliliğini sorgulatırken, geliştiricilerin neredeyse ücretsiz olarak erişebileceği güçlü alternatiflerin yükselişini simgeliyor. Eğer açık kaynak modeller bu hızla gelişmeye ve aradaki farkı kapatmaya devam ederse, kullanıcıların kapalı sistemlere yüksek ücretler ödeme motivasyonu ciddi oranda azalabilir. Sizce açık kaynaklı ve düşük maliyetli yapay zeka modelleri, gelecekte ücretli teknoloji devlerinin yerini tamamen alabilir mi?
