DeepSeek neden bu kadar ses getirdi?
DeepSeek, Ocak 2025'te yayımladığı R1 modeliyle dünya gündemine girdi. Model, o dönemin en güçlü akıl yürüten modellerine yakın sonuçlar gösteriyordu; üstelik ağırlıkları MIT lisansıyla herkesin indirebileceği biçimde yayımlanmıştı. Şirketin daha düşük işlem gücüyle bu seviyeye ulaştığını açıklaması, büyük yapay zeka yatırımlarının gerekliliğini sorgulatan bir tartışma başlattı ve yapay zeka çip üreticilerinin hisselerinde sert düşüşe yol açtı.
DeepSeek o tarihten bu yana modellerini açık ağırlıklı yayımlamayı sürdürüyor. Nisan 2026'da önizlemesi yayımlanan V4 serisi, 1 milyon token'lık bağlam desteğiyle uzun belgelerle çalışmayı hedefliyor. Öte yandan şirketin tüketici uygulaması, verilerin Çin'deki sunucularda işlenmesi nedeniyle birçok ülkede veri koruma otoritelerinin incelemesine konu oldu; bazı ülkeler ve kamu kurumları uygulamanın kullanımını kısıtladı.
Sayılarla bir örnek: Bir e-ticaret şirketi, ürün yorumlarını sınıflandırmak için API maliyetlerini karşılaştırıyor. Açık ağırlıklı bir DeepSeek modelini kendi sunucusunda ya da Türkiye veya AB'de barındıran bir sağlayıcı üzerinden çalıştırmak, verinin nerede işlendiği sorusunu çözer; DeepSeek'in kendi uygulamasına ya da API'sine müşteri yorumlarını göndermek ise verinin yurt dışına aktarımı anlamına gelir ve KVKK açısından ayrıca değerlendirilmelidir.
DeepSeek'i kullanmanın farklı yolları
| Yol | Veri nerede işlenir? | Uygun kullanım |
|---|---|---|
| DeepSeek uygulaması ve sitesi | Şirketin sunucuları | Kişisel ve hassas olmayan denemeler |
| DeepSeek API | Şirketin sunucuları | Hassas veri içermeyen geliştirme |
| Açık ağırlıkları kendi sunucunda çalıştırmak | Senin altyapın | Veri kontrolü gereken işler; açık ağırlıklı model avantajı |
| Başka bulut sağlayıcıları üzerinden | Seçilen sağlayıcının bölgesi | Kurumsal kullanım, bölge seçimi |
DeepSeek'e benzer biçimde açık ağırlıklı modelleriyle öne çıkan bir diğer Çin merkezli aile Qwen'dir.
DeepSeek'i işletmede güvenli kullanmak
- Kullanım yolunu belirle. Hassas veri söz konusuysa uygulama yerine açık ağırlıkları kendi altyapında ya da güvendiğin bir sağlayıcıda çalıştır.
- Veri aktarımını değerlendir. Kişisel verinin yurt dışına aktarımı KVKK kapsamında ayrı şartlara tabidir; hukuk ekibinle kontrol et.
- Türkçe başarımı sına. Kendi görevlerinle diğer modellerle karşılaştırmalı test yap.
- İçerik politikasını test et. Modelin belirli konularda yanıt vermekten kaçındığı ya da taraflı yanıt verdiği durumları, kullanım alanına göre değerlendir.
- Maliyeti toplam olarak hesapla. Açık modelde lisans ücretsiz olsa da çıkarım için sunucu ve bakım maliyeti vardır.
DeepSeek hakkında yanlış bilinenler
- "Açık model olduğu için uygulaması da güvenlidir." Açık ağırlıklar ile şirketin çevrim içi hizmeti farklı şeylerdir; veri koşulları ayrı değerlendirilmelidir.
- "Çok ucuza eğitildi, yani yapay zeka yatırımları gereksiz." Açıklanan eğitim maliyeti tüm araştırma ve altyapı harcamalarını kapsamaz; tartışma hâlâ sürüyor.
- "Her konuda tarafsızdır." Bazı hassas konularda yanıt vermediği ya da belirli bir çerçeveyle yanıt verdiği raporlandı.
- "Yalnızca Çin pazarını ilgilendirir." Açık ağırlıkları dünya çapında birçok ürünün temelinde kullanılıyor.
Sıkça sorulan sorular
DeepSeek ücretsiz mi?
Uygulama ve web sürümü ücretsiz kullanılabiliyor; API kullanım başına ücretlendiriliyor. Açık ağırlıklar ise lisans koşullarına göre ücretsiz indirilebiliyor.
DeepSeek Türkçe biliyor mu?
Türkçe metinleri işleyebiliyor; ancak kalite görev ve modele göre değişiyor, kendi örneklerinle test etmek gerekiyor.
DeepSeek ile ChatGPT arasındaki temel fark nedir?
En belirgin fark açıklıktır: DeepSeek modellerinin ağırlıkları indirilebilir, ChatGPT'nin ana modelleri ise kapalıdır. Veri işleme konumu ve içerik politikaları da farklıdır.
Son model serisine ilişkin resmi duyuru için DeepSeek API Docs: V4 Preview Release sayfasına bakabilirsin.
Açık ağırlıklı modellerin yaygınlaşmasının yapay zeka aramasındaki kaynak çeşitliliğine etkisini yapay zeka SEO rehberinde tartıştım.
ChatGPT, Gemini ve Google AI Modu'nda markanızın doğru bilgiyle anılmasını ve kaynak gösterilmesini sağlayan, ölçülebilir GEO danışmanlığı.
