DeepSeek V3 vs R1: Örneklerle Rehber

Telefonumuzda veya masaüstünde DeepSeek uygulamasını kullanırken, günlük işlerimiz için varsayılan V3 modeline kıyasla R1’i (DeepThink olarak da bilinir) ne zaman seçmemiz gerektiği konusunda kararsız kalabiliriz.

Geliştiriciler için durum biraz farklıdır. DeepSeek’i API’si üzerinden entegre ederken, hangi modelin proje gereksinimlerimize daha iyi uyduğunu ve işlevselliği artırdığını belirlemek gerekir.

Bu blogda, karar vermenizi kolaylaştırmak için her iki modelin de temel yönlerini ele alacağım. Farklı durumlarda her modelin nasıl davrandığını ve performans gösterdiğini örneklerle açıklayacağım. Ayrıca DeepSeek-R1 ile DeepSeek-V3 arasında seçim yapmanız için bir karar rehberi sunacağım.

Okurlarımızı en güncel yapay zeka gelişmeleriyle haberdar etmek için haftanın öne çıkan haberlerini sade bir dille özetleyen ücretsiz Cuma bültenimiz The Median’ı gönderiyoruz. Abone olun, haftada sadece birkaç dakikada güncel kalın:

DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1 Nedir?

DeepSeek, OpenAI’nin o1 modeline kıyasla çok daha düşük maliyetle DeepSeek-R1’i geliştirdikten sonra uluslararası ilgi gören Çinli bir yapay zeka girişimidir. OpenAI’nin hepimizin bildiği ChatGPT uygulaması olduğu gibi, DeepSeek’in de benzer bir sohbet botu var ve iki modelle geliyor: DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1.

DeepSeek-V3 nedir?

DeepSeek-V3, DeepSeek uygulamasıyla etkileşim kurarken varsayılan olarak kullanılan modeldir. Geniş bir yelpazede görevi yerine getirebilen çok yönlü bir büyük dil modeli (LLM) olarak genel amaçlı bir araç şeklinde öne çıkar.

Bu model, OpenAI’nin GPT-4o gibi diğer bilinen dil modelleriyle rekabet eder. 

DeepSeek-V3’ün temel özelliklerinden biri, Mixture-of-Experts (MoE) yaklaşımını kullanmasıdır. Bu yöntem, modelin belirli görevleri gerçekleştirmek için farklı “uzmanlar” arasından seçim yapmasını sağlar. Modele isteminizi verdikten sonra, her bir görev için yalnızca en ilgili kısım etkinleştirilir; bu da hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlarken hassas sonuçlar sunar. Daha fazlası için Mixture-of-Experts (MoE) hakkındaki bu blog yazısına göz atın.

Özetle, DeepSeek-V3 bir LLM’den bekleyeceğimiz çoğu günlük görev için güvenilir bir seçimdir. Ancak, çoğu LLM gibi, bir sonraki kelimeyi tahmin etme mantığıyla çalışır; bu da akıl yürütme gerektiren problemleri çözme veya eğitim verilerinde doğrudan yer almayan yeni cevaplar üretme yeteneğini sınırlar.

DeepSeek-R1 nedir?

DeepSeek-R1, ileri düzey akıl yürütme ve derin problem çözme gerektiren görevleri çözmek için oluşturulmuş güçlü bir muhakeme modelidir. Binlerce kez yazılmış kodları yinelemekten öteye geçen kodlama zorlukları ve yoğun mantık gerektiren sorular için harika çalışır.

Görevin, profesyonel ya da uzman düzeyinde akıl yürütmeye benzer üst düzey bilişsel işlemler gerektirdiği durumlarda başvuracağınız seçenek olarak düşünebilirsiniz.

Bunu “DeepThink (R1)” düğmesine tıklayarak etkinleştiriyoruz:

DeepSeek-R1’i farklı kılan, pekiştirmeli öğrenimi özel bir şekilde kullanmasıdır. R1’i eğitmek için DeepSeek, V3’ün sağladığı temelin üzerine inşa ederek onun geniş yeteneklerinden ve büyük parametre alanından yararlandı. Model, problem çözme senaryoları için çeşitli çözümler üreterek pekiştirmeli öğrenmeye tabi tutuldu. Ardından, yanıtların ve akıl yürütme adımlarının doğruluğunu değerlendirmek için kural tabanlı bir ödül sistemi kullanıldı. Bu yaklaşım, modelin zamanla muhakeme yeteneklerini geliştirmesini teşvik ederek, akıl yürütme yollarını kendi kendine keşfetmeyi ve geliştirmeyi öğrenmesini sağladı.

DeepSeek-R1, OpenAI’nin o1 modelinin doğrudan rakibidir.

V3 ile R1 arasındaki farklardan biri, R1 ile sohbet ederken yanıtı anında alamamamızdır. Model önce sorunu düşünmek için zincirleme düşünme yaklaşımını kullanır. Düşünme süreci bittiğinde cevap üretmeye başlar.

Bu da genel olarak R1’in yanıt vermede V3’ten çok daha yavaş olduğu anlamına gelir; çünkü düşünme süreci, ileride göreceğimiz örneklerde olduğu gibi, birkaç dakika sürebilir.

V3 ile R1 Arasındaki Farklar

DeepSeek-R1 ile DeepSeek-V3 arasındaki farkları çeşitli açılardan ele alalım:

Muhakeme yeteneği

DeepSeek-V3’ün bir muhakeme yeteneği yoktur. Belirttiğimiz gibi, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek çalışır. Bu da yanıtları eğitim verilerinde kodlanmış olan soruları yanıtlayabileceği anlamına gelir.

Bu modelleri eğitmek için kullanılan veri miktarı çok büyük olduğundan, neredeyse her konuda soruları yanıtlayabilir. Diğer LLM’ler gibi, doğal konuşma ve yaratıcılıkta başarılıdır. Yazı üretimi, içerik oluşturma ya da muhtemelen daha önce sayısız kez çözülmüş genel sorulara yanıt verme gibi işler için tercih edeceğimiz modeldir.

Öte yandan DeepSeek-R1, karmaşık problem çözme, mantık ve adım adım akıl yürütme gerektiren görevlerde parıldar. Kapsamlı analiz ve yapılandırılmış çözümler gerektiren zorlu soruları ele almak üzere tasarlanmıştır. Karmaşık kodlama zorlukları veya ayrıntılı mantık bulmacalarıyla karşılaştığınızda R1 güvenebileceğiniz araçtır.

Hız ve verimlilik

DeepSeek-V3, Mixture-of-Experts (MoE) mimarisinin avantajıyla daha hızlı ve verimli yanıt verebilir. Bu da V3’ü hızın kritik olduğu gerçek zamanlı etkileşimler için ideal kılar.

DeepSeek-R1 ise genellikle yanıt üretmek için biraz daha uzun süre alır; bunun nedeni daha derin, daha yapılandırılmış yanıtlar sunmaya odaklanmasıdır. Ek süre, kapsamlı ve üzerinde düşünülmüş çözümler sağlamak için kullanılır.

Bellek ve bağlam yönetimi

Her iki model de 64.000 giriş belirtecine kadar işleyebilir, ancak DeepSeek-R1 uzun etkileşimlerde mantığı ve bağlamı koruma konusunda özellikle yetkindir. Bu da onu, uzun soluklu konuşmalar veya karmaşık projeler boyunca sürdürülebilir akıl yürütme ve anlayış gerektiren görevler için uygun kılar.

API kullanıcıları için en uygun

API kullananlar için DeepSeek-V3 daha doğal ve akıcı bir etkileşim deneyimi sunar. Dil ve sohbet konusundaki gücü, kullanıcı etkileşimlerini pürüzsüz ve ilgi çekici kılar. 

R1’in yanıt süresi birçok uygulama için sorun olabilir; bu nedenle yalnızca gerçekten gerekli olduğunda kullanılmasını öneririm.

API kullanırken model adlarının V3 ve R1 olmadığını unutmayın. V3 modelinin adı deepseek-chat, R1’in adı ise deepseek-reasoner’dır.

Fiyat farkları

Hangi modeli kullanacağımızı değerlendirirken V3’ün R1’den daha ucuz olduğunu not etmek gerekir. Bu blog işlevselliğe odaklansa da, her modelin maliyetini belirli ihtiyaçlarımız ve bütçemizle birlikte tartmak önemlidir. Maliyetler hakkında daha fazla ayrıntı için API fiyatlandırma dokümanlarına bakın.

DeepSeek-R1 vs. V3: DeepSeek Chat’ten Örnekler

Örnek 1: Problem çözme ve mantık görevleri

Her iki modelin akıl yürütme yeteneğini aşağıdaki soruyu sorarak karşılaştıralım:

"[0-9] rakamlarını kullanarak üç sayı oluşturun: x,y,z öyle ki x+y=z olsun"

Örneğin, olası bir çözüm: x = 26, y = 4987 ve z = 5013. 0-9 arasındaki tüm rakamları kullanır ve x + y = z olur.

Bu soruyu V3’e sorduğumuzda, anında uzun bir yanıt üretmeye başlıyor ve sonunda hiçbir çözüm olmadığı gibi yanlış bir sonuca varıyor:

Öte yandan R1, yaklaşık 5 dakikalık bir muhakemeden sonra bir çözüm bulabiliyor:

Bu, R1’in matematiksel muhakeme gerektiren bir problem için daha uygun olduğunu gösteriyor; çünkü V3 gibi bir sonraki kelime tahmini yapan bir model, eğitim sırasında çok sayıda benzer problem kullanılmadıkça doğru yola girme olasılığı daha düşüktür.

Örnek 2: Yaratıcı yazı

Şimdi yaratıcı yazıya odaklanalım. Her iki modelden de kalabalıkta yalnızlık temalı bir mikro öykü yazmalarını isteyelim.

"Kalabalıkta yalnızlık hakkında bir mikro öykü yazın"

İşte V3’ün çıktısı:

Temaya uygun bir öyküyü anında alıyoruz. Beğenip beğenmemek öznel; ancak yanıt, isteğimizle tutarlı.

Muhakeme kullanıldığında, model öyküyü oluşturmak için düşündü. Tüm ayrıntıları burada göstermeyeceğiz; ancak görevi şu adımlara ayırdı:

• Önce sahneyi kurmalıyım...
• Sonra duyusal ayrıntılar...
• İç dünyalarını göstermeliyim…
• Dokunaklı bir imgeyle bitirme...
• Tüm unsurları kapsıyor muyum, kontrol edeyim...

Oluşturma sürecinin çok yapılandırılmış olduğunu ve bunun çıktının yaratıcılığını azaltabileceğini görüyoruz.

Bence bu tür görevlerde, yalnızca muhakeme süreciyle ilgileniyorsak R1’i kullanmalıyız; çünkü istediğimiz çıktı, mantıksal bir düşünme sürecinden ziyade yaratıcı bir süreçten doğar.

Örnek 3: Kodlama yardımı

Üçüncü örnekte, aşağıdaki sorunu çözmeyi amaçlayan, az miktarda hatalı bir Python fonksiyonunu düzeltmesi için DeepSeek’ten yardım istedik:

"Bir şehir koşmasına katılan kişiler yarışa başlarken ve bitirirken isimlerini yazmak zorundaydı. Tam olarak bir kişinin yarışı bitirmediğini biliyoruz. Bu Python fonksiyonu, o kişinin adını bulmaya çalışıyor ancak çalışmıyor. Düzeltin."

def find_person(names):
  freq = {}
  # Calculate the frequency of each name
  for name in names:
    if name not in freq:
      freq[name] = 0
      freq[name] += 1
  # Find the name that appears only once
  for name in names:
    if freq[name] == 1:
      return name
  return NoneAltyapı:

Bunu yapay zekâya göndermeden önce, koddaki hatanın ne olduğuna bakalım.

Her kişi yarışa başlarken ve bitirirken adını yazdığından, bu kod sorunu yalnızca bir kez görünen ismi bularak çözmeye çalışıyor. Yarışı tamamlayan herkes adını iki kez yazarken, tamamlamayan kişi yalnızca bir kez yazar. Ancak bu kod, tüm isimlerin birbirinden farklı olduğunu varsayarak hata yapıyor.

Doğru yanıt, frekansı 1 olan isim değil, frekansı tek sayı olan isimdir. Dolayısıyla çözüm, ikinci for döngüsünde freq[name] == 1: kontrolünü if freq[name] % 2 == 1 ile değiştirerek tek frekanslı ismi bulmaktır.

Her iki model bu sorun karşısında nasıl sonuç verdi, görelim. Şu istemi verdik:

İşte V3’ün yanıtı:

V3 modeli doğru yanıtı bulamıyor. Sadece iki giriş listesi tanıtarak sorunun parametrelerini değiştirmekle kalmıyor; sağlanan çözüm, iki ayrı liste olsaydı bile çalışmayacaktı.

Buna karşılık, R1 kodda neyin yanlış olduğunu bulabiliyor; ancak çözümü, verilen kodu düzeltmek yerine kodu değiştiriyor:

Model, yanıtı bulmada oldukça yavaştı. Neredeyse sekiz dakika boyunca muhakeme yaptığını görüyoruz. Vurgulanan bölüm, modelin koddaki hatayı fark ettiği anı gösteriyor.

DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 Arasında Ne Zaman Hangisini Seçmeli?

DeepSeek-R1 ile DeepSeek-V3 arasında doğru modeli seçmek, görevlerimiz veya projelerimizle neyi başarmak istediğimize bağlıdır. 

Çoğu görev için genel önerdiğim iş akışı, V3’ü kullanmak ve V3 yanıt bulamadığında döngüye giriyorsa R1’e geçmektir. Ancak bu iş akışı, aldığımız yanıtın doğru olup olmadığını değerlendirebildiğimizi varsayar. Soruna bağlı olarak her zaman bu ayrımı yapamayabiliriz.

Örneğin, bazı verileri özetleyen basit bir betik yazarken, kodu çalıştırıp istediğimizi yapıp yapmadığını görebiliriz. Ancak karmaşık bir algoritma geliştiriyorsak, kodun doğru olup olmadığını doğrulamak o kadar kolay değildir.

Dolayısıyla, iki model arasında seçim yapmaya dair bazı yönergelerin olması hâlâ önemlidir. İşte hangisini ne zaman tercih edeceğinize dair bir rehber:

Sonuç

DeepSeek V3, yazma, içerik üretimi ve hızlı kodlama soruları gibi günlük görevler ile doğal ve akıcı sohbetin kritik olduğu yapay zekâ asistanları oluşturmak için idealdir. Ayrıca, çıktının kalitesini hızla değerlendirebildiğiniz görevler için de uygundur.

Buna karşılık, araştırma, karmaşık kodlama veya matematiksel problemler ya da uzun soluklu problem çözme sohbetleri gibi derin muhakeme gerektiren zorlu durumlar için DeepSeek R1 daha iyi bir seçimdir.

DeepSeek hakkında daha fazla bilgi için şu bloglara da göz atın:

• DeepSeek-R1’i Yerelde Ollama ile Kurma ve Çalıştırma
• DeepSeek R1’ı İnce Ayarlama
• Gradio ve EasyOCR ile DeepSeek-R1 Demo Projesi
• DeepSeek vs. ChatGPT