DeepSeek V3: Algoritma yenilikleri AI yeni paradigmasını yönlendiriyor
Dün gece, DeepSeek çevrimiçi platformda en son V3 sürüm güncellemesini duyurdu - DeepSeek-V3-0324. Bu yeni sürüm modeli, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda belirgin bir iyileşme sağlıyor.
Son zamanlarda gerçekleştirilen 2025 GTC konferansında, bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Yöneticisi, pazarın önceden DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağına, azalacağına değil.
Bir algoritma突破的代表作 olarak, DeepSeek ile çip tedarikçileri arasındaki ilişki derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle, hesaplama gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki anlamını analiz edelim.
Hesaplama Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
Yapay zeka alanında, hesaplama gücündeki artış, daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknoloji rotası farklılaşması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmayı hedeflerken, DeepSeek gibi şirketler algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırılması: Çip üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI hesaplama gücünün öncüsü haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlamaları: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynaklı modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük oluşturuyor. İşte ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) kullanıma sunmuştur. Bu mimari, bir süper takım gibidir; burada Transformer, olağan görevleri yerine getirirken, MOE takımın içindeki uzman grubu gibidir. Her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu çözmek için devreye girer, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim yöntemleri yeniliği
DeepSeek, FP8 karma karışık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak yönetici gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre, dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf eder, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneği sayesinde çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken, aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Takviyeli öğrenme Algoritması atılımı
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir eğitmen sağlamak gibidir; eğitmen, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir. Bu algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü gereksinimlerini azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Bazı görüşler, DeepSeek'in geleneksel GPU programlama arayüzlerini atlatarak belirli çip üreticilerine olan bağımlılığı azalttığını öne sürüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu temel talimat kümesine doğrudan müdahale ederek gerçekleştiriyor. Bu yöntem, daha hassas performans ayarlamaları yapılmasını sağlıyor.
Bu durum çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor. Öte yandan, DeepSeek'in donanım üreticileriyle olan ekosistemi daha da derinleşti, AI uygulamalarındaki engellerin azalması genel piyasa büyüklüğünü artırabilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu yüksek kaliteli çiplere olan piyasa talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en iyi GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviyedeki hatta giriş seviyesi ekran kartlarında bile verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir bağlamda, "yazılım ile donanımı tamamlamak" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesap gücü talep baskısını azaltarak, hesap gücü sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesap gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkisi
Merkezi olmayan AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modeli daha esnek ve verimli hale getirir.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, merkezi olmayan AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistemler
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üstü ticaret yürütme, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanın iş birliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonuçlarının denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışması, daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesini sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile突破 arayarak Çin AI endüstrisi için farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama eşiklerini düşürmek, Web3 ile AI entegrasyonunu desteklemek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pisti üzerinde, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklı ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepSeek V3 algoritma yeniliği, AI'da yeni bir paradigmayı önderlik ediyor. Düşüş bilgi işlem gücü talebini yeniden şekillendiriyor.
DeepSeek V3: Algoritma yenilikleri AI yeni paradigmasını yönlendiriyor
Dün gece, DeepSeek çevrimiçi platformda en son V3 sürüm güncellemesini duyurdu - DeepSeek-V3-0324. Bu yeni sürüm modeli, 6850 milyar parametreye sahip olup, kod yetenekleri, UI tasarımı ve çıkarım yetenekleri gibi alanlarda belirgin bir iyileşme sağlıyor.
Son zamanlarda gerçekleştirilen 2025 GTC konferansında, bir teknoloji şirketinin üst düzey yöneticisi DeepSeek'i yüksek bir şekilde değerlendirdi. Yöneticisi, pazarın önceden DeepSeek'in verimli modelinin çip talebine olan bakış açısını azaltacağı düşüncesinin yanlış olduğunu vurguladı; gelecekteki hesaplama taleplerinin yalnızca artacağına, azalacağına değil.
Bir algoritma突破的代表作 olarak, DeepSeek ile çip tedarikçileri arasındaki ilişki derinlemesine incelenmeyi gerektiriyor. Öncelikle, hesaplama gücü ve algoritmanın AI endüstrisinin gelişimindeki anlamını analiz edelim.
Hesaplama Gücü ve Algoritmanın Ortak Evrimi
Yapay zeka alanında, hesaplama gücündeki artış, daha karmaşık algoritmaların çalışması için bir temel sağlamakta, modellerin daha büyük veri setlerini işleyebilmesine ve daha karmaşık kalıpları öğrenebilmesine olanak tanımaktadır; algoritmaların optimizasyonu ise hesaplama gücünü daha verimli kullanarak, hesaplama kaynaklarının kullanım verimliliğini artırabilmektedir.
Güç ve algoritmanın birlikte varoluşu, AI endüstrisinin yapısını yeniden şekillendiriyor:
Teknoloji rotası farklılaşması: Bazı şirketler devasa hesaplama kümeleri oluşturmayı hedeflerken, DeepSeek gibi şirketler algoritma verimliliği optimizasyonuna odaklanarak farklı teknik akımlar oluşturuyor.
Sektör zinciri yeniden yapılandırılması: Çip üreticileri, ekosistem aracılığıyla AI hesaplama gücünün öncüsü haline gelirken, bulut hizmet sağlayıcıları esnek hesaplama hizmetleriyle dağıtım engellerini azaltmaktadır.
Kaynak dağılımı ayarlamaları: Şirket, donanım altyapısı yatırımları ile verimli algoritma geliştirme arasında bir denge arıyor.
Açık kaynak topluluğunun yükselişi: DeepSeek, LLaMA gibi açık kaynaklı modeller, algoritma yenilikleri ve hesaplama gücü optimizasyonu sonuçlarının paylaşılmasını sağlıyor, teknoloji iterasyonunu ve yayılmasını hızlandırıyor.
DeepSeek'in teknik yenilikleri
DeepSeek'in hızlı yükselişi, teknolojik yenilikleriyle ayrılmaz bir bütünlük oluşturuyor. İşte ana yeniliklerinin kısa bir açıklaması:
model mimarisi optimizasyonu
DeepSeek, Transformer+MOE (Uzmanlar Karışımı) kombinasyon mimarisini benimsemiştir ve Çoklu Başlı Gizli Dikkat Mekanizmasını (Multi-Head Latent Attention, MLA) kullanıma sunmuştur. Bu mimari, bir süper takım gibidir; burada Transformer, olağan görevleri yerine getirirken, MOE takımın içindeki uzman grubu gibidir. Her bir uzmanın kendi uzmanlık alanı vardır ve belirli bir sorunla karşılaşıldığında en yetkin uzman bu sorunu çözmek için devreye girer, bu da modelin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır. MLA mekanizması, modelin bilgi işlerken farklı önemli detaylara daha esnek bir şekilde odaklanmasını sağlayarak modelin performansını daha da artırmaktadır.
Eğitim yöntemleri yeniliği
DeepSeek, FP8 karma karışık eğitim çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, bir akıllı kaynak yönetici gibi çalışır; eğitim sürecinin farklı aşamalarındaki ihtiyaçlara göre, dinamik olarak uygun hesaplama hassasiyetini seçebilir. Yüksek hassasiyetli hesaplamalara ihtiyaç duyulduğunda, modelin doğruluğunu sağlamak için daha yüksek hassasiyet kullanır; daha düşük hassasiyetin kabul edilebilir olduğu durumlarda ise hassasiyeti düşürerek hesaplama kaynaklarını tasarruf eder, eğitim hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır.
Çıkarım verimliliği artırma
Çıkarım aşamasında, DeepSeek çoklu Token tahmini (Multi-token Prediction, MTP) teknolojisini tanıttı. Geleneksel çıkarım yöntemleri adım adım ilerler ve her adımda yalnızca bir Token tahmin edilir. MTP teknolojisi, bir seferde birden fazla Token tahmin edebilme yeteneği sayesinde çıkarım hızını önemli ölçüde artırırken, aynı zamanda çıkarım maliyetlerini de düşürmektedir.
Takviyeli öğrenme Algoritması atılımı
DeepSeek'in yeni pekiştirmeli öğrenme algoritması GRPO (Genelleştirilmiş Ödül-Ceza Optimizasyonu), model eğitim sürecini optimize etmektedir. Pekiştirmeli öğrenme, modele bir eğitmen sağlamak gibidir; eğitmen, ödüller ve cezalar aracılığıyla modelin daha iyi davranışlar öğrenmesine rehberlik eder. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme algoritmaları bu süreçte büyük miktarda hesaplama kaynağı tüketebilirken, DeepSeek'in yeni algoritması daha verimlidir. Bu algoritma, model performansını artırırken gereksiz hesaplamaları azaltarak performans ve maliyet arasında bir denge sağlamaktadır.
Bu yenilikler, izole teknik noktalar değil, eğitimden çıkarıma kadar olan tam bir teknik sistemi oluşturuyor ve hesaplama gücü gereksinimlerini azaltıyor. Artık sıradan tüketici düzeyindeki grafik kartları güçlü AI modellerini çalıştırabiliyor, bu da AI uygulamalarının erişim engelini büyük ölçüde düşürüyor ve daha fazla geliştirici ile işletmenin AI yeniliklerine katılmasını sağlıyor.
Çip Üreticilerine Etkisi
Bazı görüşler, DeepSeek'in geleneksel GPU programlama arayüzlerini atlatarak belirli çip üreticilerine olan bağımlılığı azalttığını öne sürüyor. Aslında, DeepSeek algoritma optimizasyonunu temel talimat kümesine doğrudan müdahale ederek gerçekleştiriyor. Bu yöntem, daha hassas performans ayarlamaları yapılmasını sağlıyor.
Bu durum çip üreticileri üzerinde iki yönlü bir etki yaratıyor. Öte yandan, DeepSeek'in donanım üreticileriyle olan ekosistemi daha da derinleşti, AI uygulamalarındaki engellerin azalması genel piyasa büyüklüğünü artırabilir; diğer yandan, DeepSeek'in algoritma optimizasyonu yüksek kaliteli çiplere olan piyasa talep yapısını değiştirebilir, daha önce yalnızca en iyi GPU'larla çalışabilen AI modelleri, şimdi orta seviyedeki hatta giriş seviyesi ekran kartlarında bile verimli bir şekilde çalışabilir.
Çin AI Endüstrisi Üzerindeki Anlamı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Çin AI endüstrisine teknik bir çıkış yolu sağladı. Yüksek kaliteli çiplerin sınırlı olduğu bir bağlamda, "yazılım ile donanımı tamamlamak" yaklaşımı, en iyi ithal çiplere olan bağımlılığı azalttı.
Yukarıda, verimli algoritmalar hesap gücü talep baskısını azaltarak, hesap gücü sağlayıcılarının yazılım optimizasyonu ile donanım kullanım süresini uzatmalarını ve yatırım getirisini artırmalarını sağladı. Aşağıda, optimize edilmiş açık kaynaklı modeller AI uygulama geliştirme eşiğini düşürdü. Birçok küçük ve orta ölçekli işletme, büyük miktarda hesap gücü kaynağına ihtiyaç duymadan, DeepSeek modeline dayalı rekabetçi uygulamalar geliştirebilecek ve bu, daha fazla dikey alan AI çözümünün ortaya çıkmasını teşvik edecektir.
Web3+AI Üzerindeki Derin Etkisi
Merkezi olmayan AI altyapısı
DeepSeek'in algoritma optimizasyonu, Web3 AI altyapısına yeni bir ivme kazandırıyor. Yenilikçi mimari, verimli algoritmalar ve düşük hesaplama gücü gereksinimleri, merkeziyetsiz AI çıkarımını mümkün kılıyor. MoE mimarisi, dağıtık dağıtım için doğal olarak uygundur; farklı düğümler farklı uzman ağlarını barındırabilir ve tek bir düğümün tam modeli depolamasına gerek yoktur. Bu, tek düğümün depolama ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak modeli daha esnek ve verimli hale getirir.
FP8 eğitim çerçevesi, yüksek düzeyde hesaplama kaynaklarına olan talebi daha da azaltarak, daha fazla hesaplama kaynağının düğüm ağına katılmasına olanak tanır. Bu, merkezi olmayan AI hesaplamasına katılma eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda tüm ağın hesaplama kapasitesini ve verimliliğini artırır.
Çoklu Akıllı Sistemler
Akıllı ticaret stratejisi optimizasyonu: Gerçek zamanlı piyasa verisi analizi, kısa vadeli fiyat dalgalanması tahmini, zincir üstü ticaret yürütme, ticaret sonuçlarının gözetimi gibi birçok akıllı ajanın iş birliği ile kullanıcıların daha yüksek kazanç elde etmelerine yardımcı olur.
Akıllı sözleşmelerin otomatik yürütülmesi: Akıllı sözleşme izleme, akıllı sözleşme yürütme, yürütme sonuçlarının denetimi gibi akıllı ajanların işbirliği içinde çalışması, daha karmaşık iş mantığının otomatikleştirilmesini sağlar.
Kişiselleştirilmiş yatırım portföyü yönetimi: AI, kullanıcıların risk tercihlerine, yatırım hedeflerine ve mali durumlarına göre en iyi staking veya likidite sağlama fırsatlarını gerçek zamanlı olarak bulmalarına yardımcı olur.
DeepSeek, hesap gücü kısıtlamaları altında, algoritma yeniliği ile突破 arayarak Çin AI endüstrisi için farklı bir gelişim yolu açtı. Uygulama eşiklerini düşürmek, Web3 ile AI entegrasyonunu desteklemek, yüksek kaliteli çip bağımlılığını azaltmak ve finansal yeniliği güçlendirmek, bu etkiler dijital ekonomi yapısını yeniden şekillendiriyor. Gelecekte AI gelişimi artık sadece hesap gücü yarışması olmayacak, aynı zamanda hesap gücü ve algoritmanın birlikte optimize edildiği bir yarış olacak. Bu yeni pisti üzerinde, DeepSeek gibi yenilikçiler Çin aklı ile oyun kurallarını yeniden tanımlıyor.