DeepSeek Modelleri: Güçlü, Mantıklı ve Maliyet Odaklı Yapay Zeka

V3, R1 ve Coder V2 modelleriyle projelerinizde en yüksek performansı ve en düşük maliyeti elde edin.

Genel Bakış Model Kıyaslaması Model Seçimi Yol Haritası FAQ

DeepSeek modellerine genel bakış

DeepSeek, OpenAI, Anthropic ve Google gibi devlerin sunduğu çözümlerle doğrudan rekabet eden güçlü büyük dil modelleri portföyü ile yapay zeka dünyasında önemli bir oyuncu haline geldi. High-Flyer Capital tarafından kurulan şirket, ilk modelini 2023 yılında piyasaya sürdü ve o zamandan beri kodlama, mantık yürütme ve genel amaçlı görevler için özelleşmiş varyantlar geliştirdi. Mevcut ürün yelpazesi, maliyet odaklı uygulamalar için tasarlanmış hafif seçeneklerden GPT-4o ile yarışabilecek kapasitedeki amiral gemisi sistemlere kadar uzanmaktadır.

Model ailesi temel olarak üç ana gruptan oluşmaktadır: Ocak 2026'da piyasaya sürülen en yeni amiral gemisi DeepSeek V3, mantık yürütme görevleri için optimize edilmiş DeepSeek-R1 ve yazılım geliştirme süreçleri için tasarlanmış DeepSeek Coder. DeepSeek, yüksek kıyaslama performansını yerleşik sağlayıcılardan 5 ile 10 kat daha düşük fiyatlarla sunarak sektörde fark yaratmaktadır. Tüm modeller, mevcut LLM altyapılarına sorunsuz entegrasyon sağlayan OpenAI uyumlu API uç noktalarına sahiptir.

DeepSeek hem tescilli bulut tabanlı sürümleri hem de Apache 2.0 lisansı altında açık kaynaklı sürümleri destekleyerek geliştiricilere yönetilen hizmetler ile kendi sunucusunda barındırma arasında esneklik sağlamaktadır. Tüm ürün hattında standart hale getirilen 128K token bağlam penceresi, uzun belgelerin bölümlere ayrılmasına gerek kalmadan işlenmesine olanak tanır.

Model Adı	Yayınlanma Tarihi	Parametre Sayısı	Bağlam Penceresi	Güçlü Yönler	Fiyatlandırma Segmenti
DeepSeek V3	Ocak 2026	671B (MoE)	128K tokens	Genel amaçlı, çok dilli, karmaşık mantık yürütme	1M token başına $0.27/$1.10
DeepSeek-R1	Aralık 2025	671B (MoE)	128K tokens	Matematiksel muhakeme, mantık problemleri, düşünce zinciri	1M token başına $0.55/$2.19
DeepSeek Coder V2	Haziran 2025	236B (MoE)	128K tokens	Kod üretimi, hata ayıklama, 100+ programlama dili	1M token başına $0.14/$0.28
DeepSeek V2.5	Eylül 2024	236B (MoE)	64K tokens	Eski nesil genel amaçlı model	1M token başına $0.14/$0.28

Detaylı model karşılaştırması

DeepSeek V3: Genel amaçlı amiral gemisi model

Ocak 2026 tarihinde duyurulan DeepSeek V3, şirketin şu anki en ileri düzey teknolojisini temsil etmektedir. Toplam 671 milyar parametreye ve token başına 37 milyar aktif parametreye sahip bir mixture-of-experts (MoE) mimarisi üzerine inşa edilen model, MMLU testlerinde %87,1 ve HumanEval kodlama değerlendirmelerinde %71,5 başarı oranına ulaşmıştır. Eğitim verilerinin kesilme tarihi Kasım 2025 olan V3, piyasadaki en güncel büyük dil modelleri arasında yer almaktadır. Mimari detaylar, devasa parametre sayısına rağmen çıkarım verimliliğine katkıda bulunan top-8 yönlendirmeli 64 uzman katmanını açığa çıkarmaktadır.

Performans metrikleri, V3 modelini GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet karşısında rekabetçi bir konuma yerleştirmektedir. Matematiksel problem çözme için kullanılan MATH kıyaslamasında %78,9 skor elde eden model, GPT-4o'nun %83,2'lik skorunun biraz gerisinde kalırken Claude 3.5'in %76,4'lük skorunu geçmiştir. Çok dilli yetenekler açısından model, en üst düzeyde Çince ve İngilizce hakimiyetinin yanı sıra toplam 29 dili desteklemektedir. Bağlam yönetimi, RULER testlerinde %96,2 geri çağırma doğruluğu ile kanıtlandığı üzere, tam 128K token penceresinde kalite kaybı yaşamadan çalışmaktadır.

Mixture-of-experts mimarisi kaliteyi korurken çıkarım maliyetlerini düşürür.
Yapılandırılmış çıktılar için JSON modu ile yerel fonksiyon çağırma desteği sunar.
Token bazlı teslimat ile akışlı yanıtlar sağlar.
Yaratıcılık ayarı için 0.0 ile 2.0 arasında sıcaklık kontrolü imkanı tanır.
Rol özelleştirme için sistem istemi desteği barındırır.

İdeal kullanım durumları arasında çok dilli destek gerektiren müşteri hizmetleri sohbet botları, uzun formlu belgeleri işleyen içerik üretim hatları ve doğru bilgi sentezi gerektiren araştırma uygulamaları bulunmaktadır. Model, testlerde bağlam kaybı fark edilmeden önce ortalama 18 tur süren etkileşimli konuşmalarda tutarlılığı koruma konusunda mükemmeldir. Girdi başına bir milyon token için 0,27 ABD doları ve çıktı başına bir milyon token için 1,10 ABD doları olan fiyatlandırma, onu aylık milyonlarca isteği işleyen üretim iş yükleri için ekonomik kılmaktadır.

DeepSeek-R1: Özelleşmiş mantık yürütme modeli

Aralık 2025'te yayına giren DeepSeek-R1, özellikle çok adımlı mantıksal çıkarım gerektiren karmaşık akıl yürütme görevlerine odaklanmaktadır. Mimari, API yanıtlarında ara düşünme adımlarını şeffaf bir şekilde sergileyen zincirleme düşünce (chain-of-thought) yöntemini yerel olarak içerir. Bu şeffaflık, geliştiricilerin mantık yollarını doğrulamasını ve hataları ayıklamasını kolaylaştırır. MATH kıyaslamasındaki performans %81,6'ya ulaşarak V3 modelini 2,7 puan geçerken, GPQA (lisansüstü seviye bilim soruları) skorları %68,4 seviyesine çıkmıştır.

R1 için eğitim metodolojisi, V3'e uygulanan genel yöntemden farklı olarak, özellikle mantık yürütme yeteneklerini hedefleyen insan geri bildirimli takviyeli öğrenmeyi (RLHF) içermektedir. Sonuç, doğrudan sonuca atlamak yerine işleyiş sürecini açıkça gösteren bir modeldir. Matematiksel ispatlar, bilimsel analizler ve hukuksal muhakeme uygulamaları için bu özellik paha biçilemezdir. Parametre sayısı 671B ile V3 ile aynıdır ve MoE yönlendirmesi kullanılır, ancak uzman seçimi mantık odaklı yollara öncelik verir.

Yanıtlarda açık zincirleme düşünce mantığı sergiler.
Matematiksel ve bilimsel kıyaslamalarda üstün performans gösterir.
Yüksek riskli kararlar için doğrulama dostu çıktılar üretir.
Karmaşık çok adımlı problemler için genişletilmiş mantık izleri sunar.

Modelin maliyeti girdi başına bir milyon token için 0,55 ABD doları ve çıktı başına bir milyon token için 2,19 ABD doları olup, V3 fiyatlandırmasının yaklaşık iki katıdır. Bu prim, özel eğitimi ve genellikle detaylı mantık adımları içeren daha uzun çıktı dizilerini yansıtmaktadır. Finansal analiz, tıbbi teşhis destek sistemleri ve mühendislik hesaplamaları ile uğraşan kuruluşlar, bu şeffaflığı ek maliyete değer bulmaktadır.

DeepSeek Coder V2: Yazılım geliştirme uzmanı

DeepSeek Coder V2, kod depoları, teknik dokümantasyon ve programlama dili spesifikasyonları ağırlıklı eğitim verileriyle yazılım geliştirme süreçlerini hedeflemektedir. Haziran 2025'te 236 milyar parametre ile piyasaya sürülen model, Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ ve Go gibi dillerde özel yetkinlik sergileyerek toplamda 100'den fazla programlama dilini destekler. HumanEval skorları Python kod üretimi için %84,2'ye ulaşırken, MultiPL-E kıyaslama puanları desteklenen tüm dillerde ortalama %72,8'dir.

Model, 128K token penceresi sayesinde tüm kod tabanlarını tek bir istemde analiz ederek depo bağlamını anlayabilir. Fill-in-the-middle (ortayı doldurma) özelliği, gerçek zamanlı kod tamamlama için IDE entegrasyonlarını destekler. Fonksiyon imzası çıkarımı, dokümantasyon oluşturma ve birim testi hazırlama temel yetkinliklerini oluşturur. Hata ayıklama yardımı, sağlanan kodun statik analizi yoluyla mantık hatalarını, güvenlik açıklarını ve performans darboğazlarını belirlemeyi içerir.

Girdi başına milyon token için 0,14 ABD doları ve çıktı başına 0,28 ABD doları fiyatıyla Coder V2, karşılaştırma listesindeki en maliyet etkin seçenek olarak öne çıkmaktadır. Geliştirme ekipleri, modeli IDE eklentileri veya git commit kancaları aracılığıyla iş akışlarına entegre ettiklerinde %30-40 üretkenlik artışı bildirmektedir. V3'e kıyasla daha düşük olan parametre sayısı, amiral gemisi modelin 38 tokenlik hızına karşılık saniyede ortalama 45 tokenlik daha hızlı çıkarım gecikmesi sağlar.

Kıyaslama	DeepSeek V3	DeepSeek-R1	DeepSeek Coder V2	GPT-4o	Claude 3.5 Sonnet
MMLU	87.1%	86.8%	79.4%	88.7%	88.3%
HumanEval	71.5%	69.2%	84.2%	90.2%	73.0%
MATH	78.9%	81.6%	62.3%	83.2%	76.4%
GPQA	64.2%	68.4%	51.7%	69.1%	67.3%
BBH	82.6%	84.1%	76.8%	86.4%	84.9%

Hangi model seçilmeli

Model seçimi, performans gereksinimlerinin maliyet kısıtlamaları ve göreve özel yeteneklerle dengelenmesine bağlıdır. Güçlü çok dilli destek ve geniş bilgi kapsamı gerektiren genel amaçlı uygulamalar için DeepSeek V3 en uygun değeri sunar. GPT-4o üzerindeki fiyat avantajı ölçeklendikçe belirginleşir: aylık 100 milyon token işlemek V3 ile 137 ABD doları iken, GPT-4o girdi fiyatlandırmasıyla 1.500 ABD dolarıdır. Müşteri hizmetleri uygulamaları, içerik üretim platformları ve araştırma asistanı araçları V3'ün çok yönlülüğünden faydalanır.

DeepSeek-R1, mantık şeffaflığının yüksek maliyetleri meşrulaştırdığı senaryolar için uygundur. Finansal modelleme, tıbbi teşhis desteği, hukuki sözleşme analizi ve bilimsel araştırma uygulamaları bu kategoriye girer. Akıl yürütme adımlarını denetleme yeteneği, yüksek riskli kararlarda sorumluluğu azaltır. Kuruluşlar, açık zincirleme düşünce çıktılarının insan inceleme süreçlerini %40-50 oranında hızlandırdığını ve iş akışı verimliliği kazanımlarıyla ek maliyeti telafi ettiğini bildirmektedir.

Yazılım odaklı görevler için geliştirme ekipleri varsayılan olarak DeepSeek Coder V2 modelini tercih etmelidir. Kod inceleme otomasyonu, dokümantasyon oluşturma, test senaryosu hazırlama ve yeniden yapılandırma önerileri, özelleşmiş bu modelle daha iyi performans gösterir. Üstün HumanEval skorları ve en düşük fiyatlandırmanın birleşimi, ikna edici bir maliyet avantajı yaratır: Aylık 50 milyon token işleyen ekipler, kod ağırlıklı iş yükleri için V3 ile harcayacakları 70 dolar yerine sadece 21 dolar harcar.

Bütçe kısıtlı projeler: Kod odaklıysa Coder V2, aksi takdirde V3 ile başlayın.
Maksimum doğruluk gereksinimleri: V3'ü özel istemlerinizde GPT-4o ile karşılaştırın.
Mantık yoğun görevler: R1 maliyet primine değer şeffaflık sağlar.
Çok dilli içerik: V3 tutarlı kalitede 29 dili yönetir.
Gerçek zamanlı uygulamalar: Coder V2 saniyede 45 token ile en hızlı çıkarımı sunar.

Kullanım Durumu	Önerilen Model	Neden
Müşteri destek botu	DeepSeek V3	Çok dilli yetenek, tutarlı uzun sohbetler, maliyet etkin ölçekleme
Kod üretimi ve incelemesi	DeepSeek Coder V2	En yüksek HumanEval skorları, en düşük fiyatlandırma, hızlı çıkarım
Finansal analiz	DeepSeek-R1	Şeffaf mantık, yüksek MATH performansı, denetim izleri
İçerik yazımı	DeepSeek V3	Geniş bilgi birikimi, yaratıcı esneklik, araştırma için 128K bağlam
Bilimsel araştırma asistanı	DeepSeek-R1	GPQA başarısı, mantıksal çıkarım, atıf doğruluğu
Prototip ve test	DeepSeek Coder V2	Geliştirme için yeterli ücretsiz kota, deneyler için en düşük maliyet

Model güncellemeleri ve yol haritası

DeepSeek, Mart 2024'teki V2'den Ocak 2026'daki V3'e kadar olan tarihsel sürece dayanarak, yaklaşık her 4-6 ayda bir ana model sürümleri yayınlayan agresif bir güncelleme hızı sürdürmektedir. Şirket, güncellemeleri resmi blogu ve teknik dokümantasyon portalı aracılığıyla duyurmakta ve kullanım sonlandırma bildirimlerinden sonra en az 6 ay boyunca geriye dönük uyumluluğu koruyan bir API versiyonlaması uygulamaktadır. Model tanımlayıcıları semantik versiyonlamayı takip ederek geliştiricilerin üretimde belirli sürümleri sabitlerken test ortamlarında yeni sürümleri denemesine olanak tanır.

V3'ün V2.5'e göre getirdiği son iyileştirmeler arasında, optimize edilmiş uzman yönlendirmesi sayesinde %15 daha hızlı çıkarım hızları, 64K'dan 128K token'a çıkarılmış bağlam pencereleri ve Berkeley Fonksiyon Çağırma Kıyaslamasında %94,7 başarı oranına ulaşan gelişmiş fonksiyon çağırma güvenilirliği yer almaktadır. Ocak 2026 sürümü ayrıca yerel JSON şema doğrulamasını tanıtarak önceki sürümlere kıyasla halüsinasyon gören yapılandırılmış çıktıları %60 oranında azaltmıştır. Görüntü girişlerini destekleyen multimodal yetenekler Aralık 2025'te özel beta sürecine girmiş olup, 2026 ortasına kadar genel kullanıma sunulması beklenmektedir.

Kullanım sonlandırma politikası, model emekliliğinden önce 6 ay bildirim garantisi verir.
Detaylı teknik notları içeren değişiklik günlüğü docs.deepseek.com adresinde mevcuttur.
API durum sayfası, model uç noktalarında gerçek zamanlı performansı izler.
Kıyaslama güncellemelerini ve ablasyon çalışmalarını kapsayan aylık teknik raporlar yayınlanır.

2026 yol haritası, ilk olarak görsel yeteneklerin, ardından üçüncü çeyreğe kadar ses anlama yeteneğinin devreye alınacağı multimodal genişlemeye odaklanmaktadır. Teknik raporlarda paylaşılan dahili kıyaslamalar, yakında çıkacak olan görme yetenekli V3-Vision'ın, mevcut V3 modelinin metin performansı ile paralelliği korurken MMMU (multimodal anlama) testlerinde %82,6 başarı elde edeceğini göstermektedir. Multimodal girdiler için fiyatlandırmanın şu anki tahminlere göre (as of 2026) görüntü-metin kombinasyonları için milyon token başına 0,40 ABD doları olması öngörülmektedir. Uzun vadeli planlar, aktif parametre sayısını artırmadan alana özgü uzman katmanlarını dahil etmek için MoE mimarisinden yararlanarak sağlık ve hukuk gibi dikey sektörler için özelleşmiş modelleri içermektedir.

Sıkça Sorulan Sorular

DeepSeek V3 modelinin fiyatı nedir?

DeepSeek V3, 1 milyon token başına 0.27 $ giriş ve 1.10 $ çıkış maliyeti ile oldukça ekonomik bir seçenek sunar.

DeepSeek-R1 modelini diğerlerinden ayıran temel özellik nedir?

R1 modelinin temel özelliği, karmaşık problemler için açık bir 'zincirleme düşünce' (chain-of-thought) mantığı sergilemesidir.

DeepSeek Coder V2 kaç programlama dilini destekliyor?

DeepSeek Coder V2, Python ve Java dahil olmak üzere 100'den fazla programlama dilini desteklemektedir.

DeepSeek modellerinin bağlam penceresi büyüklüğü nedir?

Tüm ana DeepSeek modelleri standart olarak 128K token bağlam penceresi sunmaktadır.

Modeller açık kaynaklı olarak kullanılabiliyor mu?

Evet, DeepSeek hem bulut API hizmeti sunar hem de Apache 2.0 lisansı altında modellerin açık kaynaklı sürümlerini destekler.

DeepSeek V3'ün eğitim verileri ne kadar güncel?

DeepSeek V3'ün eğitim verilerinin kesilme tarihi Kasım 2025'tir.

DeepSeek API'si OpenAI ile uyumlu mu?

Evet, DeepSeek modelleri mevcut LLM altyapılarına kolay entegrasyon için OpenAI uyumlu API uç noktalarına sahiptir.

Multimodal (görüntü destekli) modeller ne zaman çıkacak?

Görüntü destekli multimodal yeteneklerin 2026 ortasına kadar genel kullanıma sunulması beklenmektedir.