DeepSeek’ten 2026’nın İlk Büyük Hamlesi: Dev Yapay Zekâ Modellerini Ucuza Eğitmenin Formülü Bulundu!

2026’nın daha ilk günlerinde DeepSeek cephesinden gelen bir teknik çalışma, “dev model eğitimi” tartışmasını yeniden alevlendirdi. Kurucu Liang Wenfeng imzasını taşıyan ve kalabalık bir araştırma ekibiyle hazırlanan makalede DeepSeek, Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) adını verdiği bir mimariyi duyuruyor. İddia basit ama etkisi büyük: Modeli büyütürken eğitim maliyetini ve hesaplama yükünü “neredeyse sabit” tutmak ve aynı zamanda büyük ölçekteki eğitim kararsızlıklarını azaltmak.

Bu tür iddialar, özellikle GPU kıtlığının hâlâ gündemde olduğu ve eğitim maliyetlerinin “bütçe belirleyen” kalem hâline geldiği bir dönemde yalnızca teknik bir gelişme değil; aynı zamanda stratejik bir hamle. Çünkü temel modellerde yarış artık sadece “kim daha büyük?” değil, “kim daha verimli ölçekliyor?” sorusuna da dayanıyor.

Neden şimdi bu kadar kritik?

Büyük dil modelleri (LLM’ler) ve çok-modlu (multimodal) sistemler büyüdükçe, eğitim süreci üç başlıkta zorlaşıyor:

• Hesaplama maliyeti (compute): Eğitim adımı başına FLOP ihtiyacı artıyor; paralelleştirme ve veri/katman dağıtımı daha karmaşık hâle geliyor.
• Bellek maliyeti (memory): Aktivasyonlar, optimizer state’leri ve ara tensörler, özellikle uzun bağlam ve büyük batch hedeflerinde darboğaz yaratıyor.
• Eğitim kararlılığı (stability): Derinlik arttıkça sinyalin katmanlar arasında nasıl aktığı daha kritik oluyor; küçük dengesizlikler bile büyük ölçekli eğitimde patlayabiliyor.

Bu yüzden mimari düzeyde “sinyal akışını” daha dengeli hâle getiren her fikir, yalnızca performans değil, maliyet/başarı oranı açısından da anlam taşıyor.

ResNet mirası: Her şey residual bağlantılarla başladı

Modern derin ağların çoğunda, özellikle transformer ailesinde, “residual” (artık) bağlantılar eğitimi mümkün kılan temel fikirlerden biri. Basit anlatımla residual bağlantılar, bir katmanın çıktısını bir sonraki aşamaya “doğrudan” taşıyarak gradient akışını kolaylaştırır. Bu sayede çok derin ağlarda “sönümlenen gradient” gibi klasik problemler azalır.

Ancak ölçek büyüdükçe, residual bağlantıların da bir sınırı var: Her katman, büyük ölçüde “kendi komşusuyla” konuşuyor. Eğer daha zengin bir bilgi akışı istiyorsanız, katmanlar arası etkileşimi genişletmeniz gerekir. Hyper-Connections fikri tam burada devreye giriyor.

Hyper-Connections (HC): Katmanlar arası “daha zengin” kısa yollar

HC yaklaşımı, residual bağlantının fikrini bir adım ileri taşıyarak katmanlar arasında daha esnek bağlantı desenleri kurmayı hedefler. Klasik residual yapıda kabaca şu vardır: “Katman çıktısı + önceki temsil”. HC’de ise bir katmanın aldığı sinyal, yalnızca bir önceki katmandan değil, birden fazla katmandan gelen bileşenlerin bir karışımı olabilir.

Bu, teorik olarak iki avantaj getirir:

• Bilgi akışının zenginleşmesi: Alt katmanlarda oluşan temsilin üst katmanlara daha farklı yollarla taşınması.
• İfade gücünün artması: Model, “hangi katmanın bilgisini ne kadar kullanacağına” dair daha esnek bir öğrenme alanı elde eder.

Fakat burada bir risk de var: Bağlantı serbestliği arttıkça, eğitim sırasında sinyallerin büyümesi/azalması ve dengenin bozulması daha olası hâle gelebilir. Özellikle büyük ölçeklerde bu tür dengesizlikler “ara sıra” değil, “sistematik” sorunlara dönüşebilir.

mHC’nin temel fikri: Serbestliği koru, ama geometrik olarak kısıtla

DeepSeek’in mHC yaklaşımı, HC’nin sunduğu zengin bağlantı fikrini alıp bir “kısıt” ile daha kontrollü hâle getirmeyi öneriyor. Buradaki kısıtın ana amacı şuna benziyor:

Katmanlar arası karışım katsayılarını tamamen serbest bırakmak yerine, belirli bir matematiksel uzay (manifold) üzerinde tutarak sinyalin taşınmasını dengeli kılmak.

“Manifold” kelimesi, en basit hâliyle “parametrelerin rastgele her yerde dolaşmadığı; belirli kuralları olan bir yüzey/uzay” gibi düşünülebilir. DeepSeek’in iddiasına göre bu kısıtlama, eğitim sırasında görülen bazı kararsızlıkları azaltıyor ve ölçek büyüdüğünde sistemin “daha tahmin edilebilir” davranmasını sağlıyor.

Makalenin popüler özetlerinde geçen bir başka kritik ifade de şu: Bağlantı/karışım matrislerinin belirli özellikler taşıması (örneğin “çift stokastik” benzeri şartlar). Teknik detayları derinleştirmeden söylemek gerekirse bu tür kısıtlar, ağırlıkların “tek bir yöne yığılmasını” veya “bazı yolların aşırı baskınlaşmasını” engellemeyi amaçlar. Sonuç: daha dengeli bir akış.

“Hesaplama yükü artmıyor” iddiası ne anlama geliyor?

Bu tip mimari önerilerde kritik soru şudur: Güzel bir fikir var, peki pratikte ne kadar ek maliyet getiriyor? mHC’nin öne sürdüğü iddia, bağlantıları zenginleştirirken “hesaplamayı” dramatik biçimde artırmaması.

Bu, genelde iki yolla mümkün olur:

• Parametre artışı sınırlı kalır: Eklenen mekanizma, devasa matris çarpımlarına değil, daha küçük ölçekli ağırlıklandırma/karıştırma adımlarına dayanır.
• Mühendislik optimizasyonları ile taşınır: Özel kernel’ler, yeniden-hesaplama (activation recomputation), pipeline paralelliği gibi pratik yöntemlerle ek yük “saklanır” ya da minimize edilir.

Tabii burada önemli bir not var: “Hesaplama yükü artmıyor” cümlesi çoğu zaman “teoride FLOP aynı” anlamına gelmez; pratikte “toplam eğitim maliyetini anlamlı biçimde artırmadan uygulanabilir” anlamına gelir. Bu yüzden mHC’nin gerçek etkisi, ancak farklı donanım/dağıtım konfigürasyonlarında tekrarlandığında netleşir.

Deneyler: 3B / 9B / 27B ölçeklerinde ne gösteriyor?

DeepSeek ekibi, mHC’yi 3B, 9B ve 27B parametre ölçeklerinde test ettiğini ve büyük ölçekli eğitimde daha kararlı sonuçlar aldığını aktarıyor. Bu tür ölçekler, “oyuncak deney” sayılmayacak kadar büyük; ama aynı zamanda “en büyük frontier model” seviyesinin de altında. Dolayısıyla buradan çıkarılacak doğru sonuç şudur:

mHC, anlamlı bir büyüklükte umut verici olabilir; fakat gerçek sınavı, çok daha büyük ölçeklerde ve çok daha uzun eğitim koşularında verilir.

Yine de 27B gibi bir ölçekte eğitim kararlılığı kazanmak, mimari fikrin “en azından belli bir seviyeye kadar” taşınabildiğini gösterdiği için önemlidir.

Bu yaklaşım kimler için oyun değiştirici olabilir?

mHC benzeri mimari iyileştirmeler, özellikle şu profiller için değerli:

• GPU/compute kısıtlı ekipler: Aynı bütçeyle daha büyük veya daha iyi bir model denemek isteyenler.
• Verimlilik odaklı laboratuvarlar: Model ölçeğini büyütmek yerine, eğitim başarımını “istikrarlı” hâle getirerek tekrarlı denemeleri azaltmak isteyenler.
• Ürün takımları: Eğitim maliyetindeki belirsizlik (run’ın çökmesi, kararsızlık, yeniden başlatma) azaldığında, ürün planlaması daha öngörülebilir olur.

Kısacası bu, sadece “daha iyi skor” için değil, daha az riskli eğitim için de cazip.

Soru işaretleri: Her verimlilik vaadi bir bedel taşır

Her yeni mimari fikrin yanında bazı açık sorular olur. mHC için de birkaç başlık öne çıkıyor:

• Uygulama karmaşıklığı: “Bağlantı kısıtı” pratikte nasıl uygulanıyor? Eğitim koduna ve kernel optimizasyonlarına ne kadar bağımlı?
• Genelleme: Farklı veri karışımları, farklı tokenizasyon, farklı optimizer ayarları ve farklı mimari varyantlarda aynı avantaj sürüyor mu?
• İnference etkisi: Eğitimde kararlılık kazanırken çıkarım tarafında gecikme/bellek etkisi yaratıyor mu?
• Ablation şeffaflığı: Kazançların ne kadarı “mHC fikri”, ne kadarı “mühendislik optimizasyonu” kaynaklı?

Bu soruların yanıtları, tek bir makaleden çok, takip eden replikasyonlar ve açık kaynak uygulamalarla netleşir.

Neden CEO imzası bir “sinyal” olarak görülüyor?

Sektörde dikkat çeken detaylardan biri, bu tür teknik duyuruların bizzat en üst düzey isimlerle ilişkilendirilmesi. Bu, genellikle iki anlama gelebilir:

• Şirket, yaklaşımı “ana strateji” olarak konumlandırıyordur.
• Yakın vadede yeni bir model/ürün duyurusu için zemin hazırlıyordur.

DeepSeek’in geçmişte tatil dönemlerine yakın “ses getiren” model çıkışları yaptığı hatırlatıldığında, 2026’nın ilk çeyreğinde yeni bir model lansmanı beklentisi oluşması şaşırtıcı değil. mHC de bu beklentiyi besleyen bir “altyapı hamlesi” gibi okunuyor.

Sonuç: 2026’da rekabetin adı “ölçek + verim”

mHC’nin iddiası, dev modeller dünyasında giderek daha değerli bir yere oturuyor: Daha büyük olmak yetmiyor; daha verimli büyümek gerekiyor. Eğer mHC gerçekten kararlılığı artırıp maliyeti aşağı çekebiliyorsa, bu yalnızca DeepSeek için değil, genel olarak “frontier model eğitimi” için yeni bir mimari yönelim başlatabilir.

Kısa vadede izlenecek en net sinyaller şunlar olacak: mHC’nin farklı ölçeklerde tekrar üretilebilirliği, açık kaynak ekosisteminin benimsemesi ve DeepSeek’in bir sonraki modelinde bu yaklaşımı “standart” hâle getirip getirmediği.

Kısa sözlük (hızlı okuma için)

• Residual bağlantı: Katmanlar arası sinyalin doğrudan taşınmasını sağlayan kısa yol.
• Hyper-Connections (HC): Katmanlar arası bağlantıları genişleterek bilgi akışını zenginleştirmeyi hedefleyen yaklaşım.
• Manifold kısıtı: Parametrelerin belirli kurallarla sınırlı bir uzayda kalmasını sağlayan matematiksel kısıtlama.
• Eğitim kararlılığı: Büyük ölçekli eğitimde kayıpların/gradientlerin “kontrolsüz” davranmaması, run’ın güvenilir şekilde tamamlanması.