DeepSeek Rehberi

DeepSeek-V3: 671B toplam parametre, 37B aktif (MoE mimarisi). Genel amaçlı en güçlü DeepSeek modeli. GPT-4 sınıfı performans, çok daha düşük maliyet.

DeepSeek-R1: V3 üzerine yapılan akıl yürütme ince ayarı. Yanıt üretmeden önce uzun “düşünce” zincirleri üretir. OpenAI o1/o3’e doğrudan rakip; özellikle matematik ve mantık testlerinde başa baş veya geride kalmıyor. Akıl yürütme adımlarını açık olarak gösterir — bu eğitim ve şeffaflık için kıymetli.

DeepSeek-Coder V2: Kod-özel sürüm. Programlama kıyaslamalarında Llama 3 ve Mistral’dan üstün; bazı testlerde Claude Sonnet ile yarışır. Açık ağırlıklı kod modelleri arasında önde.

DeepSeek API fiyatları, premium modellerin yaklaşık 1/10 ila 1/30’u:

• DeepSeek-V3: giriş ~$0.27/M, çıkış ~$1.10/M
• DeepSeek-R1 (akıl yürütme): giriş ~$0.55/M, çıkış ~$2.20/M

Karşılaştırma için: Claude Sonnet çıkışı $15/M, GPT-5 çıkışı $10/M. DeepSeek 5-15 kat daha ucuz. Cache + batch indirimleri ek %50 kadar tasarruf sağlar. Yüksek hacimli üretim (içerik üretimi, veri zenginleştirme, sınıflandırma) için neredeyse her zaman ekonomik seçim.

DeepSeek API, OpenAI’ın SDK’sı ile birebir uyumlu — base_url değiştirmek yeterli:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
  api_key="DEEPSEEK_API_KEY",
  base_url="https://api.deepseek.com"
)
resp = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-chat",  # V3
  messages=[{"role": "user", "content": "Türkçe açıklama yaz"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

Akıl yürütme modeli için model="deepseek-reasoner" kullanılır; yanıtın reasoning_content alanı ile content alanı ayrı gelir.

DeepSeek tam ağırlıkları açık. Ollama ile:

ollama pull deepseek-r1:7b   # 7B distilled
ollama pull deepseek-r1:32b  # 32B distilled
ollama pull deepseek-r1:70b  # 70B distilled
ollama run deepseek-r1:32b

Distilled (damıtılmış) sürümler daha küçük modeller üzerine R1’in akıl yürütme yeteneğini aktarır. 32B sürüm modern tüketici GPU’sunda (24 GB VRAM) çalışır; 70B sürüm workstation’da (48 GB+) ya da Mac Studio’da rahat koşar. Tam V3 (671B MoE) sadece bulut/datacenter ortamına uygun.

Sürpriz şekilde iyi: DeepSeek-V3, Türkçe’de Llama 3 70B’den gözle görülür biraz daha iyi, Qwen3 32B ile yarışır. Akıl yürütme R1 sürümünde adımlar bazen İngilizce, bazen Türkçe karışık geliyor; bu eğitim verisi karışımının yan etkisi. Çıktı dilini Türkçe tutmak için system mesajında belirtin.

Veri egemenliği uyarısı: DeepSeek API trafiği Çin sunucularına gider. Bu, kişisel veri içeren senaryolar için sorun olabilir; KVKK ve sektör regülasyonu gereği yurt dışı aktarım yeterli koruma kapsamına alınmalı. Pratik çözüm: yerel kurulum (Ollama / vLLM) yapın, API kullanmayın.

• Yüksek hacimli içerik: Bin tane benzer prompt — DeepSeek-V3 maliyeti 1/10’a indirir.
• Kod tamamlama / küçük refactor: Coder V2 doğrudan Codestral ve GPT mini ile yarışır.
• Eğitim ve araştırma: R1’in açık akıl yürütme zinciri öğrenme materyali olarak değerli.
• Mali kısıtlı startup: 100 USD bütçe ile Claude’da 1 milyon token, DeepSeek’te 10-20 milyon.

Müşteriye yönelik kritik üretim akışlarında premium model + DeepSeek hibrit kalıbı yaygın: kolay sorular DeepSeek’e, zor olanlar Claude/GPT’ye yönlendirilir.