Bu konuda toplam 23 yazı listeleniyor
Açık ağırlıklı yapay zeka modelleri arasında zirvede yer alan DeepSeek V4.1-Flash, aldığı yeni güncellemeyle hem daha az token harcayarak görevleri çok daha hızlı tamamlıyor hem de kapalı kaynaklı amiral gemisi modellerle başa baş rekabet ediyor.
DeepSeek, devasa üretim iş yüklerini çalıştırmak için geliştirdiği yüksek performanslı çıkarım (inference) çatısı DeepInfer'i Apache 2.0 lisansıyla açık kaynak dünyasına sundu. NVIDIA SM100 GPU ve Huawei Ascend 950 NPU desteğine sahip olan motorun mimarisi, DSpark spekülatif çözümleme yetenekleri ve tam teşekküllü bir canlı sunum yığını kurmak için geliştiricilerin tamamlaması gereken eksik parçalar mercek altında.
ABD hükümeti, Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek'in ürünlerini, açık ağırlıklı modellerini ve bu modellere dayalı üçüncü taraf hizmetleri tüm sivil federal kurumlarda yasaklayan kapsamlı bir güvenlik direktifi yayımladı.
DeepSeek, 552 milyar parametreli MoE mimarisine sahip V4.1-Flash-1017 güncellemesiyle Terminal-Bench 4.0 skorunu 42.3'e, Humanity's Last Exam başarısını 42.6'ya taşırken Claude Code, DeepSeek Harness ve Tencent CodeBuddy gibi ajan çerçeveleriyle kutudan çıktığı gibi tam optimizasyon sunuyor.
Çinli yapay zeka şirketi DeepSeek, MIT lisanslı açık ağırlıklı modeli V4.1-Flash-1017'yi yayınladı. 1 milyon token bağlam penceresi ve 384 bin maksimum çıktı kapasitesi sunan model, kodlama ve ajan kıyaslamalarında çıtayı yükseltiyor.
Çin'in teknoloji devi Huawei ve yapay zeka laboratuvarı DeepSeek, ABD yaptırımlarına karşı yerli donanım ve yazılım ekosistemini güçlendirmek amacıyla çip tasarımından açık kaynaklı TileLang altyapısına kadar kapsamlı bir stratejik ortaklık yürütüyor.
DeepSeek, küresel yarı iletken ambargolarına karşı devrimsel bir adım atarak 8 trilyon parametreli yeni nesil modelini Huawei Ascend çipleriyle eğiteceğini duyurdu. CANN optimizasyonları, DSpark spekülatif çıkarımı ve API gece tarifesi ile yapay zekada donanım bağımsızlığı dönemi.
DeepSeek-V4.1-Flash; 552 milyar parametreli asimetrik MoE mimarisi, doğal görsel işleme yeteneği ve %75 daha az bellek harcayan optimize edilmiş KV önbelleği ile tanıtıldı. V4-Pro'yu geride bırakan modelin teknik ayrıntılarını ve fiyat avantajlarını derledik.
DeepSeek V4 Flash, OpenRouter verilerine göre haftalık 7,22 trilyon token kullanım hacmiyle dünyanın en çok tercih edilen yapay zeka modeli oldu. Yüksek hızı ve düşük API maliyetiyle dikkat çeken model, Çinli yapay zeka teknolojilerinin pazardaki hakimiyetini simgeliyor.
DeepSeek'in açık kaynaklı yeni projeleri DSpark ve DeepSpec, V4 modellerinin kalitesini bozmadan çıkarım hızını %85'e varan oranda nasıl artırıyor?
Nvidia ve Huawei bağımlılığını azaltmak için kendi özel yapay zeka çıkarım (inference) çiplerini geliştirmeye başlayan DeepSeek'in gizemli donanım projesinin detayları.
Yapay zeka devriminin öncüsü ChatGPT, artan rekabet ve kullanıcı göçleri nedeniyle pazar payında ilk kez %50'nin altına geriledi. Sensor Tower verilerine göre ChatGPT %46.4 pay ile liderliğini korurken, Gemini %27.7 ve Claude %10.3 pay ile arayı kapatıyor.
Çinli Z.AI, açık kaynaklı yeni yapay zeka modeli GLM-5.2'yi yayınladı. Artificial Analysis Intelligence Index'te 51 puan alarak lider olan model, 1 milyon token bağlam genişliği ve yazılım mühendisliği testlerindeki lider performansıyla dikkat çekiyor.
DeepSeek, düşük maliyetli API stratejisiyle yapay zeka model pazarında fiyat baskısını artırıyor. Bu yazıda indirimlerin geliştiriciler, girişimler, büyük laboratuvarlar ve kurumsal kullanım açısından ne ifade ettiğini ele alıyoruz.
DeepSeek V4 ön izleme sürümü Pro ve Flash seçenekleriyle duyuruldu. 1 milyon bağlam penceresi, açık kaynak yaklaşımı, ajan odaklı optimizasyonları ve Huawei Ascend desteğiyle model, Çin yapay zeka ekosisteminin yeni rekabet hamlesi olarak öne çıkıyor.
ABD'nin üç büyük yapay zeka devi, Çinli firmaların gelişmiş AI modellerini izinsiz kopyalamasını engellemek için Frontier Model Forum çatısı altında ortak bir savunma mekanizması geliştiriyor. Distilasyon tehdidi, ulusal güvenlik ve milyarlarca dolarlık kayıplar gündemde.
Sensor Tower verilerine göre 2025'te oyun dışı mobil uygulama gelirleri 85 milyar dolara çıktı. Bu kırılmada üretken yapay zeka uygulamaları, abonelik modeli ve asistan ürünleri belirleyici oldu.
Çinli yapay zekâ devi DeepSeek, kodlama odaklı yeni modeli V4'ü duyurdu. İç testlerde GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'i geride bırakan V4, karmaşık yazılım projelerinde yeni bir çağ başlatabilir.
DeepSeek’in mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) yaklaşımı, dev modellerin eğitimini daha kararlı ve daha düşük maliyetli hâle getirmeyi hedefliyor. Peki bu mimari ne öneriyor, neyi “farklı” yapıyor ve 2026 için neden önemli bir sinyal?
2025, yapay zekâda ‘vay be’ etkisinin yerini ürünleştirme, ölçüm ve gerçek iş değeri tartışmalarına bıraktığı yıl oldu. Büyük vaatler küçüldü; kalıcı olan ise gündelik verimlilik kazançları.
Yeni bir çalışma, yapay zeka sistemlerinin su ayak izinin 2025’te 765 milyar litreye kadar çıkabileceğini öne sürüyor. Rakamlar kesin ölçüm değil; doğrudan ve dolaylı su kullanımını kapsayan tahminlere dayanıyor.
Üretken yapay zekâ ile üretilen deepfake içerikler artık bariz görsel kusurlar bırakmadan ikna edici hale geliyor. Risk; yalnızca teknik değil, psikolojik tetikleyiciler ve hızla yayılan manipülasyonlarla büyüyor. Bu yazıda, tehdidin neden tırmandığını ve pratik bir doğrulama rutinini özetliyorum.
DeepSeek'in yeni modeli Math-V2, Uluslararası Matematik Olimpiyatları'nda altın madalya seviyesine ulaşarak Google ve OpenAI'a meydan okuyor. Üstelik tamamen açık kaynak.
DeepSeek etiketi altında yayımladığım içerikler, blogun üretkenlik ve teknoloji odağını somut örneklerle destekliyor. Son 5 yazıda ele aldığım deepseek başlıklı konular; gerçek projelerden öğrendiklerim, araç kıyaslamaları ve pratik yol haritaları gibi başlıklarda biriken deneyimi paylaşıyor. Bu rehber, “DeepSeek V4.1-Flash Yenilendi: En İyi Açık Model Nasıl Daha Güçlü ve Verimli Hale Geldi?”, “DeepSeek DeepInfer Açık Kaynak Oldu: Geliştiricilerin Üretim Seviyesi Çıkarım (Inference) Yığını İçin Bilmesi Gerekenler”, “ABD’den DeepSeek’e Tam Yasak: Kamu Kurumları ve Üçüncü Taraf Hizmetler Kapsamda”, “DeepSeek V4.1-Flash-1017 Performans Testleri ve Ajan Ekosistemi: Terminal-Bench 4.0 Sıçraması”, “DeepSeek V4.1-Flash-1017 Yayınlandı: 1 Milyon Bağlam Penceresi ve Güçlü Ajan Yetenekleri” gibi yazıların ardındaki motivasyonu görünür kılmak ve etiket akışını takip eden okuyucuların aradığı bağlamı tek sayfada toplamak için hazırlandı.
DeepSeek konusunda içerik üretirken yalnızca teknik tanımlar paylaşmakla yetinmiyorum; karar alma süreçlerine, ekip içi iletişimde işe yarayan formatlara ve yeni başlayanların sıklıkla kaçırdığı üretkenlik fırsatlarına da odaklanıyorum. Her yazının öncesinde kapsamlı araştırma notları çıkarıyor, farklı senaryolarda test ettiğim yaklaşımları ölçüyor ve sonuçları okunabilir bir çerçeveye yerleştiriyorum. Böylece hem deneyimli profesyoneller hem de bu başlıkla yeni tanışanlar için tekrar ziyaret etmeye değer yaşayan bir kaynak ortaya çıkıyor.
“DeepSeek V4.1-Flash Yenilendi: En İyi Açık Model Nasıl Daha Güçlü ve Verimli Hale Geldi?” başlıklı yazı, öne çıkan yazılardan biri. Açık ağırlıklı yapay zeka modelleri arasında zirvede yer alan DeepSeek V4.1-Flash, aldığı yeni güncellemeyle hem daha az token harcayarak görevleri çok daha hızlı tamamlıyor hem de kapalı kaynaklı amiral gemisi modellerle başa baş rekabet ediyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, LLM başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar deepseek gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“DeepSeek DeepInfer Açık Kaynak Oldu: Geliştiricilerin Üretim Seviyesi Çıkarım (Inference) Yığını İçin Bilmesi Gerekenler” başlıklı yazı, seriyi derinleştiren içeriklerden biri. DeepSeek, devasa üretim iş yüklerini çalıştırmak için geliştirdiği yüksek performanslı çıkarım (inference) çatısı DeepInfer'i Apache 2.0 lisansıyla açık kaynak dünyasına sundu. NVIDIA SM100 GPU ve Huawei Ascend 950 NPU desteğine sahip olan motorun mimarisi, DSpark spekülatif çözümleme yetenekleri ve tam teşekküllü bir canlı sunum yığını kurmak için geliştiricilerin tamamlaması gereken eksik parçalar mercek altında. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, LLM, AI başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar deepseek gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“ABD’den DeepSeek’e Tam Yasak: Kamu Kurumları ve Üçüncü Taraf Hizmetler Kapsamda” başlıklı yazı, uygulamaya dönük örneklerden biri. ABD hükümeti, Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek'in ürünlerini, açık ağırlıklı modellerini ve bu modellere dayalı üçüncü taraf hizmetleri tüm sivil federal kurumlarda yasaklayan kapsamlı bir güvenlik direktifi yayımladı. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Siber Güvenlik başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar deepseek gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“DeepSeek V4.1-Flash-1017 Performans Testleri ve Ajan Ekosistemi: Terminal-Bench 4.0 Sıçraması” başlıklı yazı, stratejik planlamayı öne çıkaran bölümlerden biri. DeepSeek, 552 milyar parametreli MoE mimarisine sahip V4.1-Flash-1017 güncellemesiyle Terminal-Bench 4.0 skorunu 42.3'e, Humanity's Last Exam başarısını 42.6'ya taşırken Claude Code, DeepSeek Harness ve Tencent CodeBuddy gibi ajan çerçeveleriyle kutudan çıktığı gibi tam optimizasyon sunuyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, LLM başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar deepseek gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“DeepSeek V4.1-Flash-1017 Yayınlandı: 1 Milyon Bağlam Penceresi ve Güçlü Ajan Yetenekleri” başlıklı yazı, toparlayıcı notları paylaşan kaynaklardan biri. Çinli yapay zeka şirketi DeepSeek, MIT lisanslı açık ağırlıklı modeli V4.1-Flash-1017'yi yayınladı. 1 milyon token bağlam penceresi ve 384 bin maksimum çıktı kapasitesi sunan model, kodlama ve ajan kıyaslamalarında çıtayı yükseltiyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, LLM başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar deepseek gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
DeepSeek etiketi altındaki her yeni içerik, denediğim iş akışlarının ve geliştirici topluluğundan gelen soruların bir sonucu olarak şekilleniyor. Yazıları güncel tutmak için hem araçlardaki değişiklikleri takip ediyor hem de sahada karşılaşılan taze örnekleri eklemeye devam ediyorum. Bu yaklaşım sayesinde, sayfayı düzenli aralıklarla ziyaret eden okuyucular yalnızca haber almakla kalmıyor; aynı zamanda kendi planlarını gözden geçirmek için referans bir çerçeve de ediniyor.
DeepSeek başlığındaki yolculuğu yakından izlemek isterseniz, blogu kaynağınıza ekleyebilir, bültene abone olabilir ve sosyal kanallar üzerinden gönderdiğiniz tüm geri bildirimleri bu sayfaya taşıyabilirsiniz. Yeni yazılar eklendikçe rehberi güncelleyerek, her paragrafta gerçek projelerden süzülen deneyimi paylaşmaya devam edeceğim. Böylece deepseek alanındaki planlarınızı şekillendirirken ihtiyaç duyduğunuz veri, örnek ve anlatım tek bir yerde erişilebilir olacak.