DeepSeek V3.2: GPT-5 ve Gemini-3 seviyesinde bir rakip VE kendi sistemlerinizde yerel olarak kullanılabilir! Gigabit yapay zeka veri merkezlerinin sonu mu geliyor?

Ücretsiz ve güçlü: DeepSeek, "Açık Ağırlıklar" ile yapay zeka fiyatlarını nasıl çökertebilir?

Yapay zeka dünyası, şu anda basit bir yazılım güncellemesinin çok ötesine geçen sismik bir değişim geçiriyor. DeepSeek V3.2'nin piyasaya sürülmesiyle, sektör liderleri OpenAI ve Google'ı teknolojik olarak yakalamakla kalmayıp, aynı zamanda tüm iş modellerine meydan okuyan bir oyuncu sahneye çıktı. Batı uzun zamandır tescilli bulut modellerinin zaferine güvenirken, DeepSeek artık özgür Apache 2.0 lisansı altında açık ağırlıklar olarak da dünya standartlarında performansın mümkün olduğunu kanıtlıyor.

Bu model, Çin'in teknolojik bir başarısı olmanın ötesinde, Avrupa şirketlerinin karşı karşıya olduğu en acil sorulara doğrudan bir cevap niteliğinde: Hassas verilerimizi ABD sunucularına göndermeden son teknoloji yapay zekayı nasıl kullanabiliriz? Seyrek Dikkat (DSA) gibi yenilikçi mimariler ve eğitim sonrası süreçlere yapılan büyük yatırımlar sayesinde V3.2, özellikle programlama ve otonom ajanlar alanlarında yeni standartlar belirleyen bir verimlilik ve hassasiyet sağlıyor.

Aşağıdaki makale, V3.2'nin neden bir dönüm noktası olarak kabul edildiğini ayrıntılı olarak inceliyor. Teknik arka planı analiz ediyor, kıyaslama sonuçlarını GPT-5 ve Gemini 3 Pro ile karşılaştırıyor ve özellikle Alman geliştirme departmanlarının yerel uygulamadan neden faydalanabileceğini tartışıyoruz. Tartışmasız ABD hakimiyeti döneminin neden sona ermiş olabileceğini ve şirketlerin şimdi hangi stratejik adımları atması gerektiğini öğrenin.

DeepSeek V3.2 nedir ve bugün yayınlanması neden bu kadar önemli?

DeepSeek V3.2, yapay zeka alanında bir dönüm noktası teşkil ederek kurumsal segmentteki pazar dinamiklerini kökten değiştiriyor. Model, OpenAI'nin GPT-5'inin performansına ulaşmak için geliştirildi ve Apache 2.0 lisansı altında açık kaynak kodlu olarak yayınlandı. Bu, şirketlerin verilerini ABD bulut altyapılarına göndermek zorunda kalmadan modeli yerel olarak çalıştırabilecekleri anlamına geliyor. Bugünkü sürüm, iki dönüştürücü unsuru bir araya getiriyor: Birincisi, verimliliği kökten değiştiren Sparse Attention adlı teknik bir yenilik ve ikincisi, tescilli kısıtlamalar getirmeyen lisanslı bir model. Bu durum, daha önce kapalı ve lisanslı modelleriyle gelir elde eden OpenAI, Google ve diğer ABD'li hiper ölçekleyicilerin iş modellerine doğrudan bir tehdit oluşturuyor.

V3.2'nin artan verimliliğinin ardında hangi teknik yenilik var?

DeepSeek V3.2'nin teknik yeniliğinin özü, DeepSeek Seyrek Dikkat veya kısaca DSA'dır. Bunu anlamak için, öncelikle geleneksel dikkat mekanizmalarının büyük dil modellerinde nasıl işlediğini kavramak gerekir. Klasik dönüştürücülerde, bir dizideki her bir belirteç, bağlantının anlamlı veya yanıtla ilgili olup olmadığına bakılmaksızın, diğer tüm belirteçlere dikkat etmelidir. Bu durum, uzun metinlerde hızla bir sorun haline gelen ikinci dereceden bir hesaplama çabasına yol açar. DeepSeek bu verimsizlik noktasını tespit etti ve yalnızca gerçekten ilgili metin parçalarına seçici olarak dikkat eden bir çözüm geliştirdi.

DSA teknolojisi, modelin mevcut yanıt için hangi metin parçalarının gerçekten gerekli olduğunu önceden değerlendirmek üzere bir dizinleme sistemi kullanmasını sağlayarak çalışır. Geri kalanlar göz ardı edilir. Bu, katı kalıplarla değil, eğitim sırasında her dikkat katmanını bir seçim mekanizmasıyla donatan öğrenilmiş bir mekanizma aracılığıyla elde edilir. Bu seçim mekanizması, gelen belirteçleri analiz eder ve hangi dikkat bağlantılarının hesaplanıp hangilerinin hesaplanmaması gerektiğine akıllıca karar verir. Bu mimari yeniliğin sonuçları çarpıcıdır: hesaplama çabası önemli ölçüde azalır, çıkarım süreleri daha hızlı olur, daha uzun bağlamlar için ölçeklenebilirlik büyük ölçüde iyileştirilir ve bellek tüketimi azalır. Verimlilikteki bu sıçrama, özellikle 128.000 belirtece kadar uzunluktaki belgelerin işlenmesinde belirgindir. Model, çıktı kalitesini koruyarak eski mimarilere göre gerçek bir gelişme sağlar.

DeepSeek bu performansı elde etmek için eğitim sürecini nasıl uyarladı?

DeepSeek, dünya standartlarında bir performansın anahtarının eğitim bütçelerinde büyük çaplı bir yeniden yapılandırmada yattığını fark etti. Yerleşik şirketler geleneksel olarak eğitim bütçelerinin yalnızca yüzde birini eğitim sonrası aşamaya yatırırken, DeepSeek bu payı yüzde onun üzerine çıkardı. Bu yatırım, uyumlaştırmaya (yani modeli insan değerleri ve pratik gerekliliklerle uyumlu hale getirmeye) ve pekiştirmeli öğrenmeye yönlendiriliyor.

Belirli eğitim süreci, sentetik eğitim verilerinin büyük ölçekli ölçeklendirilmesine dayanıyordu. DeepSeek, 3.2 sürümünü 4.400'den fazla sentetik görev ortamında eğitti. Akıllı bir metodoloji kullanıldı: Matematik ve programlamaya özel olarak yüksek kaliteli eğitim verileri üretmek için özel öğretmen modelleri kullanıldı. Bu öğretmen modelleri, bu alanlarda derin bir uzmanlığa sahip olduğundan en yüksek kalitede eğitim örnekleri üretebilir. Bu yaklaşım, genellikle daha büyük miktarlarda genel amaçlı veriye güvenen ABD'li rakiplerin yaklaşımından temelde farklıdır. Çin'in eğitim sonrası ve sentetik verilere yoğun yatırım yapma stratejisi, Silikon Vadisi'nin liderliğini zayıflatıyor çünkü kalite nicelikten daha önemli ve bu strateji Çin'deki modern çiplerle uygulanabilir.

DeepSeek V3.2 mevcut kıyaslamalarda nasıl performans gösteriyor?

Karşılaştırma sonuçları, modelin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koyan ayrıntılı bir tablo çiziyor. Matematiksel testlerde, özellikle AIME 2025 karşılaştırmasında, V3.2 %93,1 gibi etkileyici bir puan elde ediyor. Bu, %90,2'lik GPT-5 (Yüksek) puanına oldukça yakın. Ancak, modelin rakiplerinin gerisinde kaldığı alanlar da var: HMMT 2025 Matematik Olimpiyatı karşılaştırmasında V3.2 %97,5 puan alırken, özel Speciale versiyonu %99,0 ile GPT-5-High'ın performansını geride bırakıyor.

Ancak asıl dikkat çekici sonuç, otonom bir ajan olarak pratik kullanımında yatmaktadır. DeepSeek'in üstünlüğü tam da buradadır. Gerçek GitHub problemlerini simüle eden ve modelin bu problemlerden kaçını otonom olarak çözebildiğini ölçen SWE Çok Dilli Kıyaslamasında, V3.2 etkileyici bir %70,2'ye ulaşmıştır. Karşılaştırma yapmak gerekirse, GPT-5 yalnızca %55,3'e ulaşabilmiştir. Bu sadece marjinal bir fark değil, aynı zamanda önemli bir performans sıçramasıdır. SWE Doğrulanmış Kıyaslamasında, V3.2 toplam 2.537 problemi çözerken, Claude-4.5-Sonnet 2.536 problemi çözmüştür. Codeforces'ta, V3.2 %84,8'lik bir doğruluk oranına ulaşırken, Claude-4.5-Sonnet'in %84,7'si bu sonucu vermiştir. Bu sonuçlar, DeepSeek'i karmaşık yazılım görevleri için yapay zeka ajanları kullanmak isteyen geliştiriciler için en iyi tercih konumuna getirmiştir. Pratik kodlama alanındaki bu hakimiyet, modeli özellikle iş akışlarını otomatikleştirmeye çalışan Alman geliştirme departmanları için ilgi çekici kılıyor.

DeepSeek V3.2 Özel Sürümünün özel rolü nedir?

Standart sürüm V3.2'nin yanı sıra, tamamen farklı bir optimizasyon stratejisi kullanan Speciale versiyonu da mevcuttur. Bu versiyon, düşünce zinciri adı verilen, yani modelin akıl yürütmesi sırasında üretmesine izin verilen düşünce süreçlerinin uzunluğu konusunda önemli ölçüde gevşetilmiş kısıtlamalarla çalışır. Bu kararın etkisi göz kamaştırıcıdır: Speciale modeli, 2025 Uluslararası Bilişim Olimpiyatları'nda, yalnızca en iyi yarışmacıların elde edebileceği bir başarı olan altın seviyesinde sonuçlar elde etti.

Ancak bu olağanüstü hassasiyet ve mantıksal kapasite, açıkça fark edilebilir bir bedelle geliyor. Speciale modeli, karmaşık problemleri çözerken ortalama 77.000 token tüketirken, rakibi Gemini 3 Pro benzer görevleri yalnızca 22.000 tokenle gerçekleştiriyor. Bu, token kullanımında üç buçuk katlık bir farkı temsil ediyor. Bu gecikme sorunları ve ilişkili daha yüksek maliyetler nedeniyle, DeepSeek, üretim ortamlarında standart kullanım için daha verimli V3.2 ana modelinin kullanılmasını öneriyor. Diğer yandan Speciale sürümü, maksimum mantıksal hassasiyetin çok önemli olduğu ve zaman ile maliyetin ikinci planda kaldığı özel uygulamalar için tasarlanmıştır. Bu, örneğin akademik araştırmalarda, kritik sistemlerin resmi olarak doğrulanmasında veya dünya standartlarında Olimpiyatlarda yarışmalarda geçerli olabilir.

Apache 2.0 lisansını ve Open Weights sürümünü bu kadar devrim niteliğinde yapan nedir?

3.2 sürümünün Apache 2.0 altında Açık Ağırlıklar olarak lisanslanması, kurumsal pazardaki güç dengesini kökten değiştiren stratejik bir hamledir. Önemini anlamak için öncelikle Açık Ağırlıkların ne anlama geldiğini anlamak gerekir. Bu, açık kaynaklı yazılımlarla tam olarak aynı şey değildir. Açık Ağırlıklar ile, eğitilmiş model ağırlıkları, yani eğitilmiş modeli oluşturan milyarlarca sayısal parametre, herkese açık hale getirilir. Bu, herkesin modeli yerel olarak indirip çalıştırmasına olanak tanır.

Apache 2.0 lisansı, orijinal yazara atıfta bulunulduğu ve sorumluluk reddi beyanlarına uyulduğu sürece hem ticari kullanıma hem de değişikliklere izin verir. Özellikle Alman şirketleri için bu, 3.2 sürümünü kendi sunucularına indirip, verilerini Çin'deki DeepSeek'e, ABD'deki OpenAI'ye veya Google'a aktarmadan yerel olarak çalıştırabilecekleri anlamına gelir. Bu, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri veya kritik altyapı gibi düzenlenmiş sektörlerdeki şirketler için en büyük sorunlardan birini çözer. Veri egemenliği artık teorik bir kavram değil, pratik bir gerçekliktir.

Bu durum, ABD'li hiper ölçekleyicilerin iş modelini temelden baltalıyor. OpenAI, bulut abonelikleri ve ChatGPT için Pro abonelikleri aracılığıyla para kazanıyor. Google ise Vertex AI ve Gemini'nin bulut entegrasyonu aracılığıyla para kazanıyor. Şirketler artık, pratikte pahalı ücretli hizmetler kadar iyi veya daha iyi çalışan, ücretsiz ve yerel olarak çalıştırılabilir bir seçeneğe sahipse, lisanslama modeli geçerliliğini yitirir. Şirketler, bulut abonelikleri için aylık on binlerce avrodan yerel donanım için sadece birkaç bin avroya kadar olan maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilirler.

DeepSeek V3.2, GPT-5 ve Gemini 3 Pro ile doğrudan karşılaştırıldığında nasıl bir performans sergiliyor?

ABD'li rakipleriyle doğrudan karşılaştırma incelikli olsa da, genel olarak DeepSeek üstünlük sağlıyor. Saf muhakeme görevleri ve matematiksel kıyaslamalarda Gemini 3 Pro biraz daha üstün. AIME 2025'te Gemini 3 Pro %95,0 başarıya ulaşırken, 3.2 sürümü %93,1 puan aldı. Bu, oldukça karmaşık matematiksel problemler için önemli bir fark. Gemini 3 Pro, HMMT 2025'te de üstünlük sağlıyor.

Ancak burada önemli bir ayrım yapılmalıdır: Yapay zeka modellerinin pratikteki tek ölçütü ham akıl yürütme değildir. DeepSeek, otonom kod aracıları, yani gerçek yazılım mühendisliği problemlerini çözme becerisi alanında açık ara liderdir. Bu pratik üstünlük, kurumsal müşteriler için genellikle matematik olimpiyatlarındaki performanstan daha önemlidir. Gerçek GitHub problemlerinin %70'ini çözebilen bir model, rakibinin ise yalnızca %55'ini çözebilmesi, birçok şirketin hesaplamalarını değiştirir.

Ek olarak, lisanslama bileşeni de var. GPT-5 ve Gemini 3 Pro tescillidir. Bulut abonelikleri gerektirirler, veriler ABD sunucularına gider ve şirketlerin güncellemeler veya güvenlik üzerinde hiçbir kontrolü yoktur. DeepSeek V3.2 yerel olarak çalıştırılabilir, veriler şirket içinde kalır ve Apache 2.0 lisansı değişikliklere bile izin verir. Bu, ham kıyaslama sayılarının ötesine geçen büyük bir pratik avantajdır.

V3.2'nin varlığının Alman geliştirme departmanları üzerinde ne gibi özel etkileri olabilir?

Etkileri derin olabilir. Birçok Alman şirketinde, özellikle büyük teknoloji firmaları ve finansal hizmetler şirketlerinde, veri koruma ve veri egemenliği yalnızca uyumluluk sorunları değil, aynı zamanda temel değerlerdir. 3.2 sürümüyle birlikte, geliştirme departmanları artık kaynak kodunu harici ortaklara göndermeden, kod oluşturma ve hata düzeltme için yapay zeka desteğini yerel olarak kullanabilecek. Bu, bankacılık veya tıp teknolojisi gibi birçok kritik sistem için hayati bir avantajdır.

Bir diğer pratik nokta da maliyet yapısıdır. Birçok orta ölçekli Alman şirketi, bulut maliyetlerinin çok yüksek olması nedeniyle şimdiye kadar yapay zeka kodlama araçlarından uzak durmuştur. İlk donanım yatırımından sonra yalnızca elektrik maliyetlerinin oluştuğu yerel olarak işletilen bir V3.2 ile ekonomik hesaplamalar aniden önemli ölçüde daha avantajlı hale gelir. V3.2'yi yerel yardımcı pilot olarak kullanan bir geliştirici, şirketin genel maliyet hesaplamasını bozmadan üretkenliğini artırabilir.

Dönüm noktası, sorunun artık kod tamamlama için ChatGPT Pro kullanılıp kullanılmayacağı değil, 3.2 sürümünü kullanmamayı göze alıp alamayacağımız olması olabilir. Teknolojiyi benimsemenin önündeki engeller önemli ölçüde azaldı. Yerleşik tedarikçiler üzerindeki baskı çok büyük. Ücretsiz bir model pratikte benzer şekilde iyi performans gösterirse, OpenAI fiyatlandırma modellerini ayarlamak veya yeni farklar bulmak zorunda kalacak.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Küresel yapay zeka manzarası önümüzdeki altı ayda nasıl değişebilir?

Altı ay sonra Alman geliştirme departmanlarında tescilli modellerin hala görülüp görülmeyeceği sorusu geçerliliğini koruyor. İki senaryo var. Daha olası senaryo bir ayrışma. En katı uyumluluk gerekliliklerine sahip büyük kurumsal müşteriler, V3.2 veya benzeri açık ağırlık modellerine geçiş yapacak. Yapay zeka doğruluğu artık birincil fark unsuru değil. Aşırı veri koruma gereklilikleri olmayan küçük şirketler ve ekipler, yönetimi ve ölçeklenmesi daha kolay olduğu için bulut çözümlerini kullanmaya devam edebilir.

Yükselen bir diğer trend ise fiyat rekabeti. OpenAI, fiyatlarını önemli ölçüde düşürmek zorunda kalabilir. ChatGPT Plus veya API maliyetlerinin mevcut fiyatlandırma yapısı, yalnızca ücretsiz alternatiflere kıyasla önemli bir performans farkı olduğu sürece işe yarar. 3.2 sürümü pratikte daha iyi olduğu kanıtlanırsa, bu fark bir etken haline gelecektir. OpenAI daha sonra, öncelikli olarak model ayrıcalığına odaklanmak yerine, yönetilen barındırma ve ek özellikler sunan salt bir hizmet sağlayıcı haline gelebilir.

Altı ay içinde açık ağırlık modellerinin tamamen devralma olasılığı gerçekçi değil. Büyük kuruluşlar uyum sağlamakta yavaşlar ve geçiş zaman alıcı ve maliyetlidir. Ancak, teknik veya ekonomik olarak yerel modellerin kullanımını engelleyen hiçbir şeyin olmadığı bir noktaya ulaştık. Bu sadece bir atalet meselesi. Bir yıl içinde, Alman şirketlerinde yerel yapay zeka kullanımının bugünkünden önemli ölçüde daha yüksek bir oranda gerçekleşeceğini tahmin ediyoruz. Geçişin zamanlaması "asla"dan "yakında"ya kaymış olabilir.

Çin'in eğitim sonrası ve sentetik verilere büyük yatırım yapma stratejisinin önemi nedir?

Çin stratejisi, yapay zeka geliştirmede bir paradigma değişimini ortaya koyuyor. Silikon Vadisi uzun zamandır daha iyi modellerin anahtarının daha büyük eğitim veri kümelerinde ve geliştirilmiş eğitim öncesi tekniklerde yattığını varsayarken, DeepSeek daha büyük kazanımların eğitim sonrası süreçlerde bulunduğunu fark etti. Bu, birçok geleneksel yapay zeka araştırmacısının sezgileriyle çelişen bir paradigma değişimidir.

Eğitim bütçesinin yüzde onundan fazlasını eğitim sonrası eğitime ayırmak, geçmişteki ortalama yüzde birlik orana kıyasla muazzam bir kaynak tahsisi anlamına gelir. Bu, büyük ölçekte sentetik eğitim verileri üreterek mümkün olur. Sentetik verilerin gerçek verilere göre avantajı, sonsuz sayıda yeniden üretilebilir olması, telif hakkı sorunu yaratmaması ve kusursuz bir şekilde düzenlenebilmesidir. Özel bir matematik öğretmeni modeli, ince ayar için kullanılabilecek milyonlarca yüksek kaliteli çözülmüş matematik problemi üretebilir.

Bu strateji, Çin'deki ekonomik koşullarla da uyumludur. ABD'de bilişim eğitimi pahalı olsa da, Huawei Ascend serisi gibi özel yapay zeka çipleri Çin'de daha uygun fiyatlıdır. Bu, Çinli şirketlerin bilişime daha uygun maliyetli bir şekilde büyük yatırımlar yapmalarına olanak tanır. Dolayısıyla Çin stratejisi, geleneksel olarak daha fazla bilişim ve veriye erişime dayanan ABD avantajını ortadan kaldırır. Günümüzde artık önemli olan kimin en iyi altyapıya sahip olduğu değil, mevcut altyapıyı kimin en akıllıca kullandığıdır.

DeepSeek V3.2'nin ABD'deki rakiplerine kıyasla hangi zayıf yönleri kaldı?

DeepSeek, V3.2'nin tüm alanlarda aynı seviyede olmadığını açıkça kabul ediyor. Bilgi genişliği, yani modelin işlediği olgu ve bilgi miktarı henüz GPT-5 veya Gemini 3 Pro seviyesine tam olarak ulaşamıyor. Pratikte bu, V3.2'nin çok geniş genel bilgi gerektiren sorularda bazen rakiplerinin gerisinde kalabileceği anlamına geliyor. Ancak bu zayıflık kritik değil, çünkü muhtemelen daha ileri eğitim yinelemeleriyle azaltılabilir.

Dikkate alınması gereken bir diğer nokta ise altyapı olgunluğudur. OpenAI, onlarca yıllık API altyapısı, izleme araçları ve topluluk desteğine sahiptir. DeepSeek henüz bu altyapıyı kurmamıştır. Tamamen yeni yapay zeka sistemleri kurmak isteyen şirketler için, OpenAI'nin altyapı olgunluğu, maliyetlere rağmen OpenAI'ye bağlı kalmak için bir sebep olabilir. Ancak, kendi altyapılarını kontrol etmek isteyen şirketler için bu bir sorun teşkil etmez.

Üçüncü bir husus ise güvenlik ve testtir. OpenAI, yıllarca süren kırmızı takım testleri sayesinde ChatGPT'nin güvenliğine yüksek düzeyde güven duymuştur. DeepSeek ise bu uzun vadeli geçmişe sahip değildir. 3.2 sürümünde arka kapılara veya güvenlik açıklarına dair herhangi bir kanıt bulunmamakla birlikte, uzun vadeli geçmişi daha kısadır. Tedbirli şirketler bunu DeepSeek'e hemen geçmemek için bir sebep olarak görebilir.

DeepSeek V3.2 OpenAI üzerindeki baskıyı ne ölçüde artırıyor ve rakipler buna nasıl tepki verebilir?

OpenAI üzerindeki baskı çok büyük. Uzun bir süre OpenAI, "En iyi yapay zeka modeli hangisi?" sorusunun cevabıydı. Cevap açıktı: ChatGPT. Bugün ise cevap artık o kadar net değil. Kod üretimi ve otonom aracılar için DeepSeek daha iyi. Muhakeme görevleri için Gemini 3 Pro daha iyi. Yerel dağıtım ve veri gizliliği için DeepSeek benzersiz. Bu durum, OpenAI'nin en iyi modele sahip pazar lideri konumunu zedeledi.

OpenAI çeşitli şekillerde tepki verebilir. İlk seçenek fiyat indirimidir. Mevcut fiyatlandırma yapısı yalnızca önemli bir performans farkı varsa işe yarar. Eğer böyle bir fark yoksa, fiyat indirimi mantıklı bir tepkidir. İkinci seçenek, OpenAI'yi açıkça daha iyi hale getiren modellere yatırım yapmaktır. Bu, GPT-6'nın muhakeme, aracı yetenekleri ve kod üretimi alanlarında büyük iyileştirmelerle gelebileceği anlamına gelebilir. Üçüncü seçenek ise açık kaynak kodlu olmaktır. OpenAI, kapalı modellerin artık bir fark yaratmadığını fark ederse, GPT-5 veya diğer modellerin açık ağırlıklı sürümlerini de yayınlayabilir. Bu, "açık"ı savunan bir kuruluş olan OpenAI'nin tam tersi bir yaklaşım benimsemesi gibi şiirsel bir ironi yaratacaktır.

En güçlü tepki muhtemelen şu stratejilerin bir kombinasyonu olacaktır: fiyat indirimi, altyapı iyileştirmesi ve muhtemelen daha az kritik modellerin seçici olarak açık kaynaklı hale getirilmesi. Pazar muhtemelen birkaç segmente bölünecektir. Premium segment: Şirketler en iyi model ve tam altyapı desteği için ödeme yapar. Kendin Yap segmenti: Şirketler yerel açık ağırlıklı modeller kullanır. Hibrit segment: Şirketler farklı kullanım durumları için hem tescilli hem de açık ağırlıklı modeller kullanır.

DeepSeek onayı Avrupa'nın yapay zeka stratejisini nasıl etkileyebilir?

Avrupa, özellikle de Almanya, uzun zamandır temel yapay zeka modellerinin ABD şirketleri tarafından kontrol edilmesi sorunuyla karşı karşıya. Bu sadece bir rekabet sorunu değil, aynı zamanda bir egemenlik ve güvenlik endişesiydi. 3.2 sürümünün kullanıma sunulması yeni olanaklar sunuyor. Alman şirketleri artık ABD bulut altyapısına bağımlı olmadan yapay zeka sistemleri kurabiliyor.

Bu, Almanya'nın kritik sektörlerdeki konumunu güçlendirmesine yol açabilir. Otomotiv sektöründe, Alman otomobil üreticileri, kaynak kodlarını OpenAI veya Google'a göndermek zorunda kalmadan kod oluşturma ve mühendislik desteği için V3.2 sürümünü kullanabilir. Bu önemli bir avantajdır. Bankacılık sektöründe ise, Alman bankaları uyumluluk açısından kritik yapay zeka sistemlerini yerel olarak işletebilir.

Uzun vadeli bir etki, Avrupalı ​​şirketlerin OpenAI veya Anthropic gibi ABD'li girişimlere daha az bağımlı hale gelmesi olabilir. Çin'in açık modelleri rekabetçi olursa, Avrupa kendi açık modellerini geliştirmeye teşvik edilebilir. Bu, küresel yapay zeka pazarının parçalanmasına yol açabilir; Avrupa kendi modellerini, ABD kendi modellerini ve Çin/Asya kendi modellerini kullanır. Uzun vadede bu, rekabet dinamikleri açısından daha sağlıklıdır ve bireysel şirketlere olan bağımlılığı azaltır.

Alman şirketleri bundan sonra hangi pratik adımları atmalı?

Alman şirketleri aşamalı bir değerlendirme stratejisi izlemelidir. İlk olarak, 3.2 sürümünü test etmek için kritik olmayan alanlarda pilot projeler yürütülmelidir. Bu, dahili dokümantasyon, kod inceleme desteği veya bir hatanın kritik olmayacağı beta özellikleri içerebilir. İkinci olarak, operasyonel maliyetler hesaplanmalıdır. Mevcut bulut aboneliklerine kıyasla donanım maliyetleri, elektrik maliyetleri ve yönetim için dahili BT altyapısının maliyetleri nelerdir?

Üçüncüsü, bir veri koruma değerlendirmesi yapılmalıdır. Hangi veriler şirket sınırlarının dışına çıkmaması gereken kadar hassastır? Bu veriler için V3.2 yerel olarak çalıştırılabilir. Dördüncüsü, beceriler geliştirilmelidir. Yerel modelleri yönetmek ve ince ayar yapmak, şu anda tüm Alman şirketlerinin sahip olmadığı yeni beceriler gerektirir. Bu, dışarıdan danışmanlık veya eğitim gerektirebilir.

Önemli bir nokta, "ya hep ya hiç" tuzağından kaçınmaktır. Birçok şirket için en uygun kurulum muhtemelen hibrittir: bazı kullanım örnekleri yerel V3.2 üzerinde çalışırken, diğerleri en mantıklı olana bağlı olarak OpenAI veya Google üzerinde çalışmaya devam eder. Teknoloji işletmeye hizmet etmeli, tersi değil.

DeepSeek V3.2'nin benimsenmesiyle ilişkili belirsizlikler ve riskler nelerdir?

Birkaç belirsizlik mevcut. İlk olarak, siyasi risk söz konusu. DeepSeek bir Çin şirketi. Batılı şirketlerde Çin teknolojilerinin güvenliği konusunda tartışmalar devam ediyor. 3.2 sürümünde arka kapılara dair açık bir kanıt olmasa da, gelecekteki sürümlerin veya şirketin kendisinin baskı altına girme riski mevcut. Bu, kritik altyapılarda faaliyet gösteren şirketler için gerçek bir risk.

İkincisi, uzunluk riski var. DeepSeek nispeten genç bir şirket. Şirket etkileyici bir ilerleme kaydetmiş olsa da, uzun vadeli sürdürülebilirliği belirsiz. DeepSeek beş yıl sonra hala varlığını sürdürecek mi? API hala mevcut olacak mı? Şirket açık ağırlık modelleri yayınlamaya devam edecek mi? Bu belirsizlikler, OpenAI veya Google gibi daha köklü şirketlere kıyasla daha büyük.

Üçüncüsü, altyapı riskleri var. Büyük bir dil modelini yerel olarak çalıştırmak, özel donanım, bir yazılım yığını ve operasyonel uzmanlık gerektirir. 671 milyar parametreli bir modeli kendi donanımınızda çalıştırmak kolay değildir. Bu, teknik sorunlara ve maliyet aşımlarına yol açabilir.

Dördüncüsü, uyumluluk riskleri mevcuttur. Bazı sektörlerde, düzenleyicilerin hangi sistemlerin kullanılabileceği konusunda katı gereklilikleri vardır. Çinli bir şirketin modeli bazı durumlarda uyumlu olmayabilir.

Önümüzdeki aylarda başka hangi gelişmeler beklenebilir?

Birkaç senaryo var. En olası senaryo, DeepSeek'in 3.2 sürümünü geliştiren ve bilinen tüm zayıflıkları gideren yeni sürümlerini hızla yayınlamasıdır. Bilgi tabanı genişletilebilir. Güvenlik, kırmızı takım testleriyle artırılabilir. Google ve OpenAI muhtemelen hızlı bir şekilde tepki verecek ve kendi açık ağırlıklı modellerini yayınlayarak açık ağırlıklı modellerin normalleşmesine yol açacaktır.

Bir diğer olası senaryo ise jeopolitik tırmanış. ABD, çiplerdekine benzer şekilde DeepSeek modellerine de ihracat kısıtlamaları getirebilir. Bu, Batı ülkelerindeki kullanılabilirliği sınırlayacaktır. Üçüncü senaryo ise ticari konsolidasyondur. Büyük bir teknoloji şirketi DeepSeek'i satın alabilir veya yakın bir ortaklığa girebilir. Bu durum, şirketin bağımsızlığını zedeleyebilir.

Uzun vadede, yani bir ila üç yıl içinde, yapay zeka sektörü mevcut birkaç modele odaklanma durumundan daha çeşitli bir ortama evrilebilir. Birden fazla rekabetçi açık model, tescilli modeller ve uzmanlıklarla şirketler gerçek bir seçim şansına sahip olabilir. Bu, uzun vadede rekabet ve inovasyon açısından daha sağlıklıdır.

DeepSeek V3.2 gerçekten ABD hiper ölçekleyicilerinin sonu mu?

Cevap: tam olarak değil. DeepSeek V3.2, ABD hiper ölçekleyicilerinin sonu değil, tartışmasız hakimiyetlerinin sonu. OpenAI, Google ve diğerleri önemli oyuncular olmaya devam edecek. Ancak, ortam parçalanmış durumda. Kod üretimi için DeepSeek genellikle daha iyidir. Mantıksal olarak, Gemini bazen daha iyidir. Yerel dağıtım için DeepSeek benzersizdir.

Şirketler için maliyet hesaplaması değişti. DeepSeek V3.2'den önce hesaplama genellikle şöyleydi: Bulut Yapay Zekası pahalı, ancak alternatifimiz yok. DeepSeek V3.2'den sonra hesaplama şöyle: Bulut Yapay Zekası pahalı, ancak iyi yerel alternatiflerimiz var. Bu da fiyatlar, özellik geliştirme ve hizmet kalitesi üzerinde baskıya yol açıyor.

Bu, Alman şirketleri için olumlu bir gelişme. Yerel yapay zeka sistemlerini işletme yeteneği, veri egemenliğini güçlendiriyor, ABD şirketlerine bağımlılığı azaltıyor ve maliyetleri düşürüyor. Bu, rekabetin müşteriler için daha iyi sonuçlara yol açtığı klasik bir örnek. Pazar, muhtemelen çeşitli sağlayıcıların yer aldığı çoğulcu bir sisteme dönüşecek ve şirketlerin kullanım senaryolarına ve gereksinimlerine göre en iyi çözümü seçmelerine olanak tanıyacak. Bu, ABD'li hiper ölçekleyicilerin sonu değil, daha yeni ve daha çeşitli bir yapay zeka çağının başlangıcı.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla