Şimdi DeepSeek-V3 ile sohbet et.
DeepSeek-V3 nedir?
DeepSeek-V3, DeepSeek tarafından geliştirilen gelişmiş bir Uzmanlar Karışımı (MoE) dil modelidir.
Aralık 2024'te piyasaya sürülen bu model, her bir token için 37 milyarının etkinleştirildiği toplam 671 milyar parametreye sahip devasa bir ölçeğe sahip olup, yüksek performansı korurken verimli çıkarımlar yapılmasını sağlıyor.
Bu mimari, özel çerçeveler ve büyük ölçekli bilgi işlem kümeleri kullanılarak çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde, muhakeme, kodlama ve çok dilli görevler gibi alanlarda birçok çağdaş modeli geride bırakmasına olanak tanır.
DeepSeek-V3 Temel Özellikleri
DeepSeek-V3, birçok avantaja sahip üst düzey bir büyük dil modelidir:
Gelişmiş MoE Mimarisi
DeepSeek-V3, Uzmanların Karışımı tasarımını kullanır. Bu mimari , Çok Başlıklı Gizli Dikkat (MLA) ve yardımcı kayıpsız yük dengeleme gibi yenilikleri içerir ve yeteneklerden ödün vermeden ölçeklenebilir eğitim ve verimli parametre kullanımı sağlar.
Çeşitli Görevlerde Üstün Performans
Model, karmaşık akıl yürütme, matematik, kodlama ve genel mantık alanlarında güçlü yetenekler sergiliyor. Kod tamamlama, analiz ve çok dilli anlama alanlarındaki kıyaslamalarda birçok çağdaşını geride bırakarak, zorlu yapay zeka iş akışları için uygun hale geliyor.
Verimli Çıkarım
DeepSeek-V3, selefi DeepSeek-V2'den üç kat daha hızlı olan saniyede 60 token'a kadar çıkarım hızına ulaşıyor. Bu verimlilik, API uyumluluğunu korurken gerçek zamanlı uygulamalarda hızlı işlem yapılmasını sağlıyor.
Açık Kaynak Kullanılabilirliği
Tamamen açık kaynaklı olan DeepSeek-V3 , GitHub gibi platformlarda model ağırlıkları, kod ve teknik makaleler sunar. Bu erişilebilirlik, tescilli kısıtlamalar olmaksızın araştırma, geliştirme ve çeşitli projelere entegrasyonu destekler.
DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1 ve DeepSeek-R2 karşılaştırması
Bu 3 model, DeepSeek'in yapay zeka modeli serisinde bir ilerlemeyi temsil ediyor. 2024 sonlarında piyasaya sürülen yüksek verimli bir temel model olan V3 ile başlayıp, 2025'te uzmanlaşmış akıl yürütme modelleri olarak R1 ve R2 ile devam edecek. İşte bu 3 yapay zeka modelinin ayrıntılı bir karşılaştırması:
| Bakış açısı | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-R2 |
| Mimarlık | Çok Başlıklı Gizli Dikkatli MoE | Çok aşamalı RL eğitimiyle akıl yürütme odaklı | Uyarlanabilir ölçekleme ve dinamik tahsis ile Hibrit MoE |
| Toplam Parametreler | 671 milyar | Belirtilmemiş | 1,2 trilyon |
| Bağlam Uzunluğu | 128 bin token'a kadar | 64K'ya kadar token | 128 bin token'a kadar |
| Temel Güçlü Yönler | Muhakeme, kodlama, çok dilli | Mantıksal çıkarım, matematik, kendi kendini doğrulama ve uzun CoT'lerle kodlama | Çok dilli akıl yürütme, kod üretimi, çok modlu görevler, gerçek dünya ajanları |
| Yeterlik | Jeton başına 37 milyar aktif parametre; saniyede 60 jetona kadar | Hızlı içerik ve mantık için V3 daha hızlı; verimli dağıtım | R1'den %30 daha hızlı; GPT-4o %97 daha ucuz; %30 daha az token |
DeepSeek-V3 Nasıl Erişilir?
DeepSeek-V3 erişmenin en iyi yolu HIX AI . Bu, DeepSeek modelleriyle sorunsuz ve ücretsiz bir deneyim sunan hepsi bir arada bir platformdur. Ayrıca, GPT-5 , Claude Opus 4.1 , Gemini 2.5 Pro , GPT-4 , Claude 3.7 Sonnet ve daha birçok popüler modelle de entegre olur.
Başlamak için HIX AI sohbet sayfasını ziyaret edin. Ardından DeepSeek-V3 AI modelini seçip ücretsiz olarak etkileşime geçebilirsiniz. Kodlama, matematik ve fikir üretme gibi görevlerle sorunsuz bir deneyim yaşayın!
Sorular ve Cevaplar
DeepSeek-V3 nedir?
DeepSeek-V3, DeepSeek AI tarafından geliştirilen, kodlama, muhakeme ve doğal dil üretimi gibi verimli yüksek performanslı görevler için tasarlanmış, 671 milyar toplam parametreye sahip Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisine sahip, gelişmiş bir açık kaynaklı LLM'dir .
DeepSeek-V3 performansı GPT-4 ile nasıl karşılaştırılır?
DeepSeek-V3, matematiksel akıl yürütme ve kod oluşturma gibi alanlarda GPT-4 yakalayan veya aşan rekabetçi ölçütlere ulaşırken, sorgu başına yalnızca bir parametre alt kümesini etkinleştiren seyrek MoE tasarımından dolayı dağıtımı daha uygun maliyetlidir.
DeepSeek-V3 temel teknik yenilikler nelerdir?
Geliştirilmiş verimlilik için çok başlı gizli dikkat mekanizması ve ölçeklenebilirliği artıran yeni bir MoE yönlendirme stratejisi sunarak, yoğun trafo modellerine göre daha düşük hesaplama yüküyle karmaşık görevlerin üstesinden gelmesini sağlar.
DeepSeek-V3 kamu kullanımına açık mı ve lisanslama koşulları nelerdir?
Evet, DeepSeek-V3, serbest ticari ve araştırma kullanımına olanak tanıyan izin verici bir MIT lisansı altında açıkça kullanılabilir, ancak kullanıcılar herhangi bir kullanım kılavuzu veya ince ayar önerisi için model kartını incelemelidir.