DeepSeek yapay zekası nedir?

DeepSeek yapay zekası nedir?

Kısa cevap: DeepSeek AI, yazma, kodlama ve daha derin mantıksal çıkarım görevleri için tasarlanmış, sohbet ve API ürünlerinin yanı sıra büyük dil modellerinden oluşan bir ailedir. Özellikle OpenAI tarzı API uyumluluğu ve şeffaf token fiyatlandırması öncelikliyse, güvenilir genel yardıma veya dikkatli, adım adım problem çözmeye ihtiyaç duyduğunuzda önem kazanır.

Önemli noktalar:

Model seçimi : Genel, günlük görevler için sohbet modelini; çok adımlı mantık ve yapılandırılmış problem çözme için ise akıl yürütme modelini kullanın.

Maliyet kontrolü : Faturalandırmanın öngörülebilir kalması ve sürprizlerin nadir olması için token kullanımını erken aşamada izleyin.

Doğruluk güvenceleri : Gerçekler önemli olduğunda, modelin hafızasına değil, kaynak belgelere veya arama motorlarına güvenin.

Entegrasyona hazır olma : OpenAI uyumlu API'ler, yeniden düzenleme ihtiyacını azaltabilir ve uygulama sürecini hızlandırabilir.

Risk farkındalığı : Çıktıları taslak olarak değerlendirin ve hatalar veya hassas verilerin yanlışlıkla ifşa edilmesi açısından gözden geçirin.

Bu makaleden sonra okumak isteyebileceğiniz diğer makaleler:

DeepSeek Yapay Zekası Nedir? Bilgilendirme Grafiği

🔗 Yapay zeka etiği nedir?
Sorumlu, adil ve şeffaf yapay zeka kararlarına rehberlik eden ilkeler.

🔗 Yapay zekâ önyargısı nedir?
Verilerdeki çarpıklık ve tasarım tercihlerinin adaletsiz sonuçlara nasıl yol açtığı.

🔗 Yapay zeka ölçeklenebilirliği nedir?
Performans kaybı olmadan yapay zeka sistemlerini verimli bir şekilde büyütmenin yolları.

🔗 Açıklanabilir yapay zeka nedir?
Model tabanlı akıl yürütmeyi bireyler ve ekipler için anlaşılır hale getiren yöntemler.

DeepSeek yapay zekası nedir? Basit tanımı 🧩

DeepSeek AI nedir? DeepSeek, özellikle "DeepSeek-V3" serisi ve mantık odaklı "DeepSeek-R1" serisi olmak üzere DeepSeek dil modelleriyle tanınan bir yapay zeka laboratuvarı ve ürün ekosistemidir DeepSeek , deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , DeepSeek-R1 on Hugging Face )

Modern yapay zekâ sohbet araçlarını kullandıysanız, yapısı size tanıdık gelecektir: ona metin gönderirsiniz, o da size metinle yanıt verir. Farklılıklar daha çok altta yatan modellerde ve bunların nasıl paketlendiğinde ortaya çıkar:

Biraz kusurlu (ama işe yarar) bir benzetme: DeepSeek, "tek bir uygulama"dan ziyade, aynı malzemelerin farklı yemeklerde kullanıldığı bir mutfağa - sohbet, API, damıtılmış modeller, aracılar... anladınız sanırım 🍳🤷♂️

DeepSeek yapay zekasının önemi (gereksiz ayrıntıların ötesinde) 💡

İnsanların dikkat etmesinin birkaç nedeni var:

  1. Verimliliği hedefleyen model mimarisi seçimleri:
    DeepSeek-V3, toplam parametre sayısı çok yüksek ancak token başına daha az "etkinleştirilmiş" parametreye sahip bir Uzmanlar Karışımı (MoE) modeli olarak tanımlanmaktadır; bu da verimlilik ve maliyet etkinliğine yardımcı olabilir. ( DeepSeek-V3 Teknik Raporu (arXiv) )

  2. farklı optimizasyon hedeflerini ima eden deepseek-chat ve deepseek-reasoner gibi
    model seçeneklerini göreceksiniz DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

  3. Geliştirici dostu
    API, OpenAI tarzı formatlarla uyumluluğu sayesinde geçiş sürtünmesini azaltır. Bu, gece saat 2'de tüm bir entegrasyonu yeniden düzenlemek zorunda kalan kişi olana kadar sıkıcı gelebilir 🔧 ( DeepSeek API Belgeleri - İlk API Çağrınız )

  4. Açık model dağıtım modelleri
    DeepSeek model ekosistemi, insanların deney, araştırma ve ürün prototipleri için kullanabileceği sürümler ve "damıtma" varyantları içerir. ( Hugging Face'te DeepSeek-R1 )

İyi bir DeepSeek AI iş akışı sürümünü ne oluşturur? ✅

Çoğu insanın atladığı ve sonuçların neden "eh işte" gibi geldiğini merak ettiği kısım burasıdır. DeepSeek AI'yı iyi kullanmanın yolu, gizemli yönlendirmelerden ziyade kurulum kararlarıyla ilgilidir.

En çok önem taşıyan noktalar şunlardır:

  • İşe uygun modeli seçin.
    Yazma, özetleme ve genel kodlama yardımı için sohbete optimize edilmiş bir model kullanın. Daha derin, çok adımlı problem çözme gerektiğinde akıl yürütme modelini kullanın. ( DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma , DeepSeek API Belgeleri - Akıl Yürütme Modeli (deepseek-reasoner) )

  • Sadece içgüdüye değil, yapıya da önem verin.
    "Pazarlama konusunda bana yardım edin" demek yerine şunları deneyin:

    • amaç

    • kısıtlamalar (ton, uzunluk, hedef kitle)

    • “İyi”nin neye benzediğine dair örnekler

    • Nelerden kaçınmalı
      ? Şaşırtıcı derecede etkili. Tıpkı hareket halindeki bir arabadan yol tarifi bağırmak yerine birine harita vermek gibi 🚗💨

  • Gerçekler için veri alma yöntemini kullanın.
    Doğruluk önemliyse (politikalar, rakamlar, özellikler), herhangi bir LLM'nin hafızasına güvenmeyin. Belgelerinizi veya kaynaklarınızı aktarın. Aksi takdirde, kendinden emin olmayan saçmalıklar elde edersiniz... ve kimse bundan hoşlanmaz. 😬

  • Hafif bir değerlendirme döngüsü ekleyin.
    Basit bir kontrol listesi bile (doğruluk, üslup, biçimlendirme, politika kısıtlamaları) birçok şeyi yakalar.

Karşılaştırma tablosu: DeepSeek AI ve diğer popüler yapay zeka seçenekleri 📊

Aşağıda pratik bir karşılaştırma tablosu bulunmaktadır. Fiyatlar kasıtlı olarak "gruplandırılmıştır" çünkü birçok sağlayıcı planları, bölgeleri ve kademeleri sık sık değiştirir ve kesin rakamlar hızla güncelliğini yitirebilir. (Ayrıca, kimse yayınlandığı anda yanlış olan bir tablo istemez.) DeepSeek API token fiyatlandırması belgelerinde yayınlanmıştır. ( DeepSeek API Belgeleri - Fiyatlandırma Ayrıntıları (USD) )

Araç / Model ailesi (Hedef kitle) için en uygun Fiyat hissi İşe yaramasının nedenleri (tuhaflıkları da dahil)
DeepSeek sohbeti (web/uygulama) Günlük kullanıcılar, yazarlar, öğrenciler Genellikle ücretsiz olarak başlanabilir Genel asistan kullanımı akıcı, denemesi hızlı, kodlama konusunda da yeterli yardım sunuyor. Ancak bazen daha fazla güvenlik önlemine ihtiyaç duyabilirsiniz…
DeepSeek API ( deepseek-chat ) Geliştiriciler sohbet özellikleri geliştiriyor Token tabanlı (yayınlanmış) Kolay entegrasyon ve öngörülebilir fiyatlandırma tabloları; önbellekleme detayları ayrıntılı olarak açıklanmıştır. ( DeepSeek API Belgeleri - Fiyatlandırma Detayları (USD) )
DeepSeek API ( deepseek-reasoner ) Geliştiricilerin daha derinlemesine mantığa ihtiyaç duyması Token tabanlı (yayınlanmış, daha yüksek) Daha karmaşık mantıksal çıkarımlar ve daha uzun düşünce zinciri gerektiren iş yükleri için tasarlanmıştır (bu nedenle evet, daha pahalıdır). ( DeepSeek API Belgeleri - Fiyatlandırma Ayrıntıları (USD) , DeepSeek API Belgeleri - Mantıksal Çıkarım Modeli (deepseek-reasoner) )
OpenAI (ChatGPT + API modelleri) Geniş kapsamlı genel + güçlü ekosistem Abonelik + token Gelişmiş araçlar, çok sayıda entegrasyon, ancak fiyatlandırma ve model karışımı sürekli değişen bir hedef gibi hissettirebiliyor.
Antropik (Claude) Uzun metin yazımı, analiz Abonelik + token Genellikle tonlama ve uzun metin gerektiren görevlerde mükemmeldir; birçok kuruluş için "daha güvenli" bir varsayılan duruştur.
Google (İkizler) Çalışma alanı verimliliği + çok modlu Abonelik + token Google ekosisteminde güçlü; kademeye bağlı olarak karma medya görevleri için uygun.
Meta (Lama modelleri) Açık ağırlık esnekliği isteyen takımlar Genellikle "serbest ağırlıklar" + infra Kendi sunucunuzu, kendi kontrollerinizi getiriyorsunuz - güçlü, ancak tak ve çalıştır değil.
Mistral modelleri Hız ve dağıtım kolaylığı isteyen geliştiriciler Karma (ev sahipliği + ağırlıklar) Genellikle hızlı ve esnek dağıtımlar; bazı teknoloji yığınları için iyi bir orta yol.
Perplexity tarzı cevap motorları “Sadece cevapla” araması Abonelik Hızlı araştırma süreçleri için harika; dikkatlice yapılandırılmadığı sürece özel veri kullanımı için daha az ideal.

Evet, masa biraz yamuk. Bu bilerek yapıldı - pratik karşılaştırmalar her zaman böyledir 😄

Daha yakından bir bakış: DeepSeek modelleri nasıl oluşturuluyor (insan diliyle) 🧠

Uzmanlar Karışımı (MoE) olarak tanımlanmaktadır ; yani her parametrenin her token için kullanılmadığı bir yapıya sahiptir. Bunun yerine, sistem çıkarım sırasında tokenları belirli "uzmanlar" aracılığıyla yönlendirir. Yayınlanan açıklamada, token başına daha küçük bir etkin alt küme ile çok büyük bir toplam parametre sayısından ; bu da MoE sistemlerinin verimliliği hedeflemesinin bir yoludur. ( DeepSeek-V3 Teknik Raporu (arXiv) )

Aynı açıklamada, Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA) ve "DeepSeekMoE" gibi mimari tercihlerden ve performansa yönelik eğitim hedeflerinden de bahsediliyor. ( DeepSeek-V3 Teknik Raporu (arXiv) )

İsimler sizin için önemli değilse (ki bunda bir sakınca yok), işte çevirisi:

  • Her seferinde tam işlem maliyetini ödemeden yüksek kapasite elde etmeye çalışıyorlar .

  • Modelin hem hizmet verebilecek kadar hızlı hem de rekabet edebilecek kadar güçlü .

  • Deneyimleri "sohbet" ve "akıl yürütme" olarak ikiye ayırıyorlar, böylece istediğiniz davranış profilini seçebiliyorsunuz. ( DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

DeepSeek sohbeti ile DeepSeek API'si arasındaki fark nedir? 🔧

Bu durum insanları yanıltıyor çünkü "DeepSeek" genel bir terim olarak kullanılıyor.

DeepSeek sohbeti (web/uygulama)

  • En uygun kullanım alanları: gündelik kullanım, hızlı kodlama yardımı, yazma, fikir üretme

  • Doğrudan etkileşim kurarsınız, entegrasyon gerekmez

  • Modelin kişiliğini ve temel yeteneklerini denemek için harika ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

DeepSeek API

Küçük bir ayrıntı: belgelerde API model sürümlerinin uygulama/web sürümlerinden farklı olabileceği de belirtiliyor. Bu, sektör genelinde normal bir durum, ancak çıktıları karşılaştırırken bunu hatırlamakta fayda var. ( DeepSeek API Belgeleri - İlk API Çağrınız , DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

DeepSeek AI'nin gerçekten iyi olduğu şeyler (ve sizi şaşırttığı anlar) ✨

İnsanlar genellikle birkaç yaygın senaryoda DeepSeek'e başvururlar:

  • Kodlama desteği : fonksiyon oluşturma, kod yeniden düzenleme, hata ayıklama önerileri, test yazma.

  • Akıl yürütme görevleri : matematiksel adımlar, mantık bulmacaları, çok kısıtlamalı planlama (akıl yürütme modeliyle daha iyi sonuç alınır) ( DeepSeek API Belgeleri - Akıl Yürütme Modeli (deepseek-reasoner) )

  • Belge dönüştürme : yeniden yazma, özetleme, yapılandırılmış bilgi çıkarma

  • Ajan tarzı iş akışları : Planlama yapabilen, araçları çağırabilen ve daha uzun bir iş parçacığını sürdürebilen bir modele ihtiyaç duyduğunuzda (genellikle daha büyük bağlam sınırlarıyla desteklenir) ( DeepSeek API Belgeleri - İlk API Çağrınız )

Ayrıca, pratik bir not: MoE tarzı modeller bazı dağıtımlarda "hızlı" hissettirebilir. Her zaman değil, ancak insanların fark edeceği kadar sık. Bu sihir değil, sadece mimari ve sunum tercihleri... ama yine de hoş bir his veriyor 😌

Dikkate almanız gereken sınırlamalar ve riskler ⚠️

Her LLM'nin keskin kenarları vardır. DeepSeek de bir istisna değil.

  • Halüsinasyonlar:
    Özellikle referans vermeden ayrıntı istediğinizde, akla yatkın ama yanlış ayrıntılar uydurabilir.

  • Veri hassasiyeti:
    Herhangi bir barındırılan sohbet aracına özel veriler yapıştırıyorsanız, bunu bir kolaylık kararı olarak değil, bir uyumluluk kararı olarak ele almalısınız. (Evet, "sadece test" yapıyor olsanız bile.)

  • Model uyumsuzluğu:
    deepseek-chat kullanmak, bir bifteği kaşıkla kesmeye çalışmak gibi hissettirebilir. Sonunda başaracaksınız… ama sinirleneceksiniz. Sorun gerçekten çok adımlı olduğunda mantıksal çıkarım modelini kullanın. ( DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma , DeepSeek API Belgeleri - Mantıksal Çıkarım Modeli (deepseek-reasoner) )

  • Ekosistem gürültüsü
    DeepSeek etrafındaki daha geniş model yelpazesi, resmi modelleri ve "damıtılmış" varyantları içerir. Damıtılmış modeller daha küçük sistemleri çalıştırmak için harika olabilir, ancak neyi ve neden kullandığınızı bilmelisiniz. ( Hugging Face'te DeepSeek-R1 )

Ayrıca, daha geniş sektörde model damıtma ve rekabetçi eğitim uygulamaları konusunda kamuoyunda tartışmalar yaşandı. Burada dramatik bir konuya girmeyeceğim, ancak bu, insanların bahsettiği bağlamın bir parçası. ( Anthropic - Damıtma saldırılarını tespit etme ve önleme , The Verge )

DeepSeek AI'yı fazla düşünmeden nasıl kullanmaya başlayabilirsiniz? 🚀

Teknik bilgiye sahip olmayan bir kullanıcıysanız:

  1. Normal işleriniz (yazma, beyin fırtınası, basit kodlama) için sohbet arayüzünü deneyin. ( DeepSeek , DeepSeek Chat )

  2. Bir engelle karşılaştığınızda, komut istemi stilinizi değiştirin:

    • “Sen…” rolü

    • “Kısıtlamalar…”

    • “Çıktı formatı…”

  3. Eğer matematiksel veya mantıksal bir işlemse, mümkünse akıl yürütme modunu deneyin. ( DeepSeek API Belgeleri - Akıl Yürütme Modeli (deepseek-reasoner) )

Eğer bir yazılım geliştiricisiyseniz:

  1. Sohbet yoksa mantık yürütme özelliğine mi ihtiyacınız olduğuna karar verin . ( DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

  2. API dokümanları yaklaşımını kullanın ve eğer sisteminizde zaten OpenAI uyumlu bir istemci varsa, onu bu istemciye entegre edin. ( DeepSeek API Dokümanları - İlk API Çağrınız )

  3. Token kullanımını erken aşamada takip edin. Token maliyetleri, "harika prototip"in "bu fatura neden bu kadar pahalı?" sorusuna dönüştüğü noktadır 🌶️ ( DeepSeek API Belgeleri - Fiyatlandırma Ayrıntıları (USD) )

  4. Korkuluk ekleyin:

    • hız sınırları

    • acil enjeksiyon savunmaları

    • kayıt ve düzenleme

Sıkça Sorulan Sorular: DeepSeek AI nedir? Hızlı cevaplar 🙋♀️

DeepSeek AI nedir?
DeepSeek laboratuvarıyla ilişkili, sohbet odaklı ve mantıksal çıkarım odaklı model seçeneklerini içeren bir dizi yapay zeka dil modeli ve ürünüdür (sohbet + API). ( DeepSeek , DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

DeepSeek "açık kaynak" mı?
Bazı DeepSeek modelleri, yerel denemeleri ve üçüncü taraf dağıtımlarını destekleyen açık ağırlıklar olarak halka açık model merkezlerinde ve depolarında yayınlanmaktadır. "Açık kaynak" farklı anlamlara gelebilir (ağırlıklar veya tam eğitim kodu ve verileri), bu nedenle kesin olmakta fayda var. ( deepseek-ai/DeepSeek-V3 (GitHub) , Hugging Face'te DeepSeek-R1 )

Bağlam uzunluğuyla ilgili durum nedir?
API belgeleri, belirli sürümler için büyük bağlam sınırları tanımlıyor; bu da uzun belgeler ve aracı iş akışları için önemli olabilir. ( DeepSeek API Belgeleri - İlk API Çağrınız , DeepSeek API Belgeleri - Modeller ve Fiyatlandırma )

DeepSeek'in bir API'si var mı?
Evet, ve belgelerde entegrasyon için OpenAI uyumlu bir format açıklanıyor. ( DeepSeek API Belgeleri - İlk API Çağrınız )

Özet 🧠✅

"DeepSeek AI nedir?" diye sorarak geldiyseniz , işte kısa bir özet:

Evet... yapay zeka alanı oldukça gürültülü. Ancak DeepSeek sadece gürültüden ibaret değil. Özellikle seçenekleri seviyorsanız ve biraz elinizi kirletmekten çekinmiyorsanız, birlikte geliştirebileceğiniz daha "gerçekçi" ekosistemlerden biri. 🛠️🙂

SSS

Basitçe anlatmak gerekirse, DeepSeek yapay zekası nedir?

DeepSeek AI, büyük dil modellerinden oluşan bir aile olup, sohbet arayüzü ve geliştirici API'si gibi ilgili ürünleri de içerir. Sadece "sıradan bir sohbet robotu" olmaktan ziyade, hem sohbet için optimize edilmiş modelleri hem de mantıksal düşünmeye yönelik modelleri kapsar. Bir web uygulaması aracılığıyla kullanabilir veya kendi yazılımınıza entegre edebilirsiniz ve bu esneklik, insanların sürekli olarak DeepSeek hakkında konuşmasının en büyük nedenlerinden biridir.

DeepSeek AI, ChatGPT veya Claude gibi diğer yapay zeka araçlarından nasıl farklıdır?

DeepSeek AI, sohbet ve mantık modelleri arasındaki ayrımı, Uzmanlar Karışımı mimarisi ve OpenAI tarzı API uyumluluğuyla öne çıkıyor. Pratikte bu, farklı davranış profilleri seçmenize ve genellikle daha az yeniden düzenleme ile entegre etmenize olanak tanır. Ayrıca, maliyetleri izleyen geliştiriciler için cazip olan API belgelerinde token fiyatlandırmasını açıkça yayınlıyor.

Deepseek-chat ve deepseek-reasoner arasındaki fark nedir?

Deepseek-chat modeli genel konuşma, yazma ve kodlama yardımı için ayarlanmıştır. Deepseek-reasoner modeli ise matematik, mantık ve karmaşık planlama gibi çok adımlı akıl yürütme görevleri için optimize edilmiştir. Yoğun akıl yürütme için chat modelini kullanırsanız, sınırlı hissedebilirsiniz. Doğru modeli baştan seçmek genellikle çıktı kalitesini ve verimliliğini artırır.

DeepSeek AI açık kaynaklı mı yoksa yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Bazı DeepSeek modelleri açık ağırlıklar olarak yayınlanır ve bu da barındırılan sohbet deneyiminin dışında deneme ve dağıtım yapılmasına olanak tanır. Bununla birlikte, "açık kaynak" özellikle eğitim verileri ve tam işlem hatları söz konusu olduğunda farklı anlamlara gelebilir. Yerel kontrol veya özel barındırma istiyorsanız, belirli model sürümünü ve lisans koşullarını dikkatlice incelemeniz gerekir.

DeepSeek AI'nin kullanım maliyeti ne kadar?

DeepSeek'in sohbet arayüzü genellikle ücretsiz olarak kullanıma sunulurken, API'si token tabanlı fiyatlandırma kullanır. Maliyetler, sohbet için optimize edilmiş veya mantıksal çıkarım odaklı modeli kullanmanıza bağlı olarak değişir. Mantıksal çıkarım modelleri, daha yoğun işlem gücü kullanımı nedeniyle genellikle daha pahalıdır. Bir prototipin beklenmedik bir şekilde büyük bir faturaya dönüşmemesi için token tüketimini erken aşamada takip etmek önemlidir.

DeepSeek AI gerçek iş akışlarında en iyi hangi amaçlarla kullanılır?

DeepSeek AI, genellikle kodlama desteği, belge yeniden yazma, özetleme ve yapılandırılmış veri çıkarma için kullanılır. Akıl yürütme modeli, özellikle matematiksel ağırlıklı veya çok kısıtlamalı görevler için çok uygundur. Üretim ortamlarında, birçok ekip, gerçek doğruluğu sağlamak için onu arama sistemleriyle birlikte kullanır. Basit değerlendirme kontrolleri eklemek, çıktılar yayına girmeden önce hataları yakalamaya da yardımcı olur.

DeepSeek yapay zekası halüsinasyon mu görüyor veya hata mı yapıyor?

Evet, tüm büyük dil modelleri gibi DeepSeek AI de güvenilir ancak yanlış bilgiler üretebilir. Bu durum, özellikle kaynak materyal sağlamadan belirli gerçekleri sorduğunuzda daha olasıdır. Doğruluk önemliyse, kendi belgelerinizi girmeniz veya arama tabanlı iş akışları kullanmanız daha güvenlidir. Onu güçlü bir asistan olarak düşünün, garantili bir otorite olarak değil.

DeepSeek AI'yı karmaşıklaştırmadan nasıl kullanmaya başlayabilirim?

Teknik bilgiye sahip değilseniz, yazma veya beyin fırtınası görevleri için sohbet arayüzüyle başlayın. İstemlerinize net hedefler, kısıtlamalar ve çıktı biçimleri ekleyerek sonuçları iyileştirin. Geliştiriciyseniz, sohbet ve mantık yürütme modelleri arasında seçim yapın, OpenAI tarzı API aracılığıyla entegre edin ve ilk günden itibaren token kullanımını izleyin. Basit tutun, sonra yineleyin.

Referanslar

  1. DeepSeek - DeepSeek - deepseek.com

  2. DeepSeek - DeepSeek Sohbeti - deepseek.com

  3. DeepSeek API Dokümanları - İlk API Çağrınız - deepseek.com

  4. DeepSeek API Dokümanları - Modeller ve Fiyatlandırma - deepseek.com

  5. DeepSeek API Dokümanları - Fiyatlandırma Detayları (USD) - deepseek.com

  6. DeepSeek API Belgeleri - Akıl Yürütme Modeli (deepseek-reasoner) - deepseek.com

  7. GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3 - github.com

  8. Hugging Face - DeepSeek-R1 - huggingface.co

  9. arXiv - DeepSeek-V3 Teknik Raporu - arxiv.org

  10. Anthropic - Damıtma saldırılarını tespit etme ve önleme - anthropic.com

  11. The Verge - Anthropic/Claude - DeepSeek özet makalesi - theverge.com

En Yeni Yapay Zeka Ürünlerini Resmi Yapay Zeka Asistanı Mağazasında Bulun

Hakkımızda

Bloga geri dön