memory
DeepSeek Ücretsiz Yayın: Aralık 2024

DeepSeek V3

Çin merkezli DeepSeek'in 2024 sonu itibarıyla yayınladığı açık kaynak modeli. Kapalı kaynak rakipleriyle rekabet eden benchmark skorları ve son derece düşük API fiyatıyla dikkat çeker. MoE (Mixture-of-Experts) mimarisi sayesinde 671 milyar parametreli olmasına karşın verimli çalışır.

update Son güncelleme:

memory Bağlam
128K token
output Maks. çıkış
8.192 token
payments Giriş fiyatı
$0,27
api API
check_circleMevcut
Resmi siteye git open_in_new compare Karşılaştır

balance Güçlü ve Zayıf Yönler

check_circle Güçlü Yönler
  • check Son derece düşük API fiyatı — GPT-4o'nun ~%3'ü
  • check Açık kaynak ağırlıklar — yerel çalıştırma ve ince ayar imkânı
  • check Güçlü kodlama ve matematik performansı
  • check MoE mimarisi ile verimli çıkarım
warning Zayıf Yönler
  • cancel Çıkış token limiti (8K) Claude/GPT'ye göre daha kısıtlı
  • cancel Çin'de geliştirilen model — veri gizliliği ve yasal uyumluluk soruları
  • cancel Türkçe destek kalitesi batı kökenli modellerden daha zayıf
  • cancel API güvenilirliği yoğun dönemlerde düşebiliyor

leaderboard Benchmark Skorları

Test Skor
MMLU
88,5
HumanEval emoji_events Sınıfının en iyisi
89,0
MATH
84,0

DeepSeek V3, yapay zeka sektöründe önemli bir etki yarattı: kapalı kaynak GPT-4o ve Claude ile rekabet eden benchmark sonuçlarını çok daha düşük maliyetle sundu.

Temel Özellikler

Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi, modelin 671 milyar parametreli olmasına karşın her çıkarımda yalnızca 37 milyar parametreyi aktive etmesini sağlar. Bu, bellek verimliliğini artırır ve çıkarım hızını yükseltir.

Açık kaynak ağırlıklar, kurumların modeli kendi altyapısında barındırmasına (self-hosting) ve kendi verileriyle ince ayar (fine-tuning) yapmasına olanak tanır. Bu özellik, veri gizliliği gerektiren kullanım senaryolarında önemli bir avantajdır.

Son derece düşük API maliyeti ($0,27/1M giriş), yüksek hacimli uygulamalarda GPT-4o veya Claude’a kıyasla dramatik tasarruf sağlar.

Bağlam Penceresi Gerçekte Ne İşe Yarar

DeepSeek V3’ün 128.000 token bağlam penceresi, yaklaşık 96.000 kelime veya 300 sayfalık bir belgeye karşılık gelir. GPT-4o ile aynı büyüklükte; Claude Sonnet 4.6’nın 200K’sının gerisinde.

Pratik kapasite örnekleri:

  • Orta büyüklükte bir yazılım modülü (birkaç bin satır kod) tek promptta analiz edilebilir.
  • Uzun bir teknik döküman veya araştırma raporu tek seferde işlenebilir.
  • 8K çıkış limiti, uzun form içerik üretimini kısıtlar; büyük kod dosyası veya rapor üretimi birden fazla adıma bölünmeli.

Token ekonomisi hakkında daha fazla bilgi için LLM Tokenization rehberine bakın.

Benchmark Skorları Nasıl Okunur

MMLU: 88,5 — Genel bilgi ve çıkarım testinde GPT-4o (88,7) ile neredeyse eşit; bu sonuç, kapalı kaynak frontier modelleriyle benchmark paritesini doğrular.

HumanEval: 89,0 — Python kod üretimi. GPT-4o’nun 90,2 skoru ile yakın; bu da DeepSeek V3’ün pratik kodlama görevlerinde güvenilir olduğunu gösterir. Fiyat/performans oranı açısından rakipsiz.

MATH: 84,0 — Olimpiyat matematik soruları. Bu skor, Gemini 2.5 Pro’nun 91,5 ve o3’ün 96,7 AIME’sinin gerisindedir; yoğun matematiksel analiz için reasoning modelleri tercih edilmelidir.

Türkçe Performans

DeepSeek V3, eğitim verisinin büyük çoğunluğu İngilizce ve Çince olduğundan Türkçe desteği batı kökenli modellerin gerisindedir. Teknik metin anlama ve temel çeviri görevlerinde yeterli sonuç alınabilir.

Türkçe model sıralamalarını karşılaştırmak için HuggingFace TR-MMLU liderlik tablosuna bakabilirsiniz. Türkçe destek öncelikliyse GPT-4o veya Claude Sonnet 4.6 daha güvenilir seçenek olacaktır.

Türkçe kullanım önerileri:

  • Teknik belge çevirisi (İngilizce→Türkçe): orta kalite
  • Kod yorumları Türkçe yazma: yeterli
  • Yaratıcı Türkçe içerik üretimi: sınırlı
  • Türkçe deyim ve kültürel bağlam: zayıf

Kimler İçin Uygun

Kullanıcı ProfiliNeden DeepSeek V3
Maliyet odaklı geliştiriciGPT-4o benchmark’ı, %97 düşük fiyat
Araştırmacı / akademisyenAçık kaynak ağırlıklar, fine-tuning imkânı
Kurumsal veri gizliliğiSelf-host ile veri asla üçüncü tarafa gitmez
Yüksek hacimli APIMilyonlarca token gönderen uygulamalar için ideal
Açık kaynak savunucusuBüyük topluluk, Hugging Face entegrasyonu

Veri gizliliği hassasiyeti yüksek kurumsal kullanımda API yerine self-host tercih edilmelidir.

Nasıl Erişilir

DeepSeek API:

  1. platform.deepseek.com üzerinden hesap oluşturun ve API anahtarı alın.
  2. Model kimliği: deepseek-chat (V3 için)
  3. SDK: OpenAI uyumlu API — pip install openai ile base URL olarak DeepSeek endpoint’i kullanılabilir.

Self-host (yerel kurulum):

  1. Hugging Face üzerinden model ağırlıklarını indirin: deepseek-ai/DeepSeek-V3
  2. Tam model için çok sayıda A100/H100 GPU gerekir.
  3. Daha küçük distilled varyantlar (8B, 14B) tüketici donanımında çalışır.

Üçüncü taraf sağlayıcılar (self-host alternatifi):

  • HuggingChat üzerinden ücretsiz deneme imkânı
  • Together AI, Fireworks AI, Groq (API)

Fiyatlandırma

KullanımFiyat
Giriş (input)$0,27 / 1M token
Çıkış (output)$1,10 / 1M token
Yerel çalıştırmaÜcretsiz (donanım maliyeti hariç)

DeepSeek API fiyatları GPT-4o’nun yaklaşık %3-5’i düzeyindedir; yüksek hacimli uygulamalarda ciddi maliyet tasarrufu sağlar.

API Maliyet Örneği

Yüksek hacimli bir uygulama için günlük 10M giriş token + 2M çıkış token:

  • GPT-4o maliyeti: (10M × $2,50) + (2M × $10,00) = $25,00 + $20,00 = $45,00/gün
  • DeepSeek V3 maliyeti: (10M × $0,27) + (2M × $1,10) = $2,70 + $2,20 = $4,90/gün
  • Aylık fark: ~$1.200 vs ~$147 — DeepSeek V3 ile %88 tasarruf.

Kendi senaryonuzu hesaplamak için Token Hesaplayıcı’yı kullanın.

Dikkat Edilmesi Gerekenler

Veri gizliliği açısından: model ağırlıkları açık kaynak olsa da DeepSeek’in API’si Çin sunucularında çalışır. GDPR, KVKK veya sektör düzenlemelerine tabi hassas veriler için bu API’yi kullanmaktan kaçının; bunun yerine yerel kurulum tercih edin.

Rakip Modeller

Maliyet odaklı kıyaslamada Gemini 2.5 Pro ve açık kaynak alanda Llama 4 rakibidir. Performans odaklı kıyaslamada GPT-4o ve Claude Sonnet 4.6 ile karşılaştırılır. Açık kaynak LLM’leri karşılaştırmak için bu makaleye bakın.

Kaynaklar

help Sık Sorulan Sorular

DeepSeek V3 nedir? expand_more
DeepSeek V3, Çin merkezli DeepSeek şirketinin Aralık 2024'te açık kaynak olarak yayınladığı büyük dil modelidir. 671 milyar parametreli MoE mimarisiyle çalışır; ancak her token için yalnızca 37 milyar parametre aktive edilir, bu da verimliliği artırır. Hem DeepSeek'in kendi API'si üzerinden hem de Hugging Face gibi platformlar aracılığıyla erişilebilir.
DeepSeek V3 neden bu kadar ucuz? expand_more
DeepSeek, MoE mimarisi ve özel hesaplama optimizasyonları sayesinde GPT-4o eğitim maliyetinin çok küçük bir kısmına eğitildiğini açıkladı. Bunun yanı sıra şirketin Çin pazarındaki konumlandırması ve açık kaynak stratejisi, API fiyatlarını rekabetçi tutmak için belirleyici faktörler.
DeepSeek V3 güvenli mi? expand_more
Bu, kullanım bağlamına göre değişen çok boyutlu bir soru. Teknik güvenlik açısından model genellikle yeterli; ancak veri gizliliği konusunda dikkatli olunması önerilir: DeepSeek sunucuları Çin'de bulunduğundan GDPR ve KVKK kapsamındaki hassas veriler için bu API'yi kullanmak riskli olabilir. Yerel (self-host) çalıştırma bu riski ortadan kaldırır.
DeepSeek V3 Türkçe biliyor mu? expand_more
Temel düzeyde Türkçe anlıyor, ancak GPT-4o veya Claude'a kıyasla daha sınırlı. Teknik içerik, kod ve İngilizce-Türkçe çeviri için yeterli; ancak kültürel bağlam, deyimler ve nüanslı Türkçe üretimde daha sık hata yapabilir. Türkçe MMLU benchmark karşılaştırması için HuggingFace TR-MMLU tablosuna bakın.
DeepSeek V3 self-host nasıl yapılır? expand_more
Model ağırlıkları Hugging Face üzerinden indirilebilir (HuggingFace: deepseek-ai/DeepSeek-V3). Tam 671B model için çok sayıda yüksek bellek GPU (A100/H100) gerekir; bu pratikte kurumsal veya araştırma altyapısı anlamına gelir. Daha küçük varyantlar (distilled) tüketici donanımında çalıştırılabilir. Together AI, Groq veya Fireworks AI gibi inferans sağlayıcıları self-host yerine maliyet etkin API erişimi sunar.
DeepSeek V3 ile GPT-4o karşılaştırması nasıl? expand_more
DeepSeek V3, fiyat/performans oranında açık ara öne çıkar: benchmark skorları GPT-4o'ya yakın (%88,5 vs %88,7 MMLU) ama fiyatı yaklaşık 10 kat daha düşük ($0,27 vs $2,50/1M giriş). GPT-4o ise çok modlu giriş (görsel+ses), API güvenilirliği ve veri gizliliği açısından avantajlı. Kapalı kaynak mı açık kaynak mı sorusunu yanıtlamak için bu karşılaştırmaya bakın.
DeepSeek V3 fiyatı nedir? expand_more
DeepSeek API üzerinden: giriş $0,27/1M token, çıkış $1,10/1M token. Yerel (self-host) çalıştırmada API maliyeti sıfırdır; yalnızca donanım ve enerji maliyeti söz konusudur. Together AI, Groq gibi üçüncü taraf sağlayıcılarda fiyatlar farklılık gösterebilir. Karşılaştırma için Token Hesaplayıcı'yı kullanın.
DeepSeek V3 kodlama için uygun mu? expand_more
Evet, DeepSeek V3 kodlama testlerinde (HumanEval: 89,0) GPT-4o'ya (90,2) yakın performans sergiler. Bu özellikle fiyat/performans oranını önemseyen geliştirme ekipleri için cazip bir seçenek yapar. Ancak 8K çıkış limiti, çok uzun kod dosyası üretiminde kısıtlayıcı olabilir; büyük kod çıktısı için Claude Sonnet 4.6'nın 64K limiti avantajlıdır.

history Sürüm Geçmişi

Sürüm notları içerik ekibimiz tarafından doldurulduğunda burada listelenecek.

source Kaynaklar

Benchmark ve fiyat kaynakları içerik ekibi tarafından eklendiğinde burada listelenecek.