DeepSeek V4: Özellikler, Kıyaslamalar ve Karşılaştırmalar

Aylar süren söylentilerin ardından ve yeni GPT-5.5 ile Claude Opus 4.7’nin hemen peşinden, DeepSeek sonunda DeepSeek V4’ü yayımladı. Çıkış, V4-Pro ve V4-Flash adında iki önizleme modelinden oluşuyor; agresif fiyatlandırma ve sınıra yakın performansla pazara giriyor.

DeepSeek V4-Pro, varsayılan olarak 1 milyon belirteçlik bir bağlam penceresiyle birlikte toplam 1,6 trilyon parametreye sahip. DeepSeek, en gelişmiş kapalı modellere yalnızca 3 ila 6 ay geriden geldiğini ve OpenAI ile Anthropic gibi rakiplerin maliyetinin küçük bir kısmına mal olduğunu iddia ediyor.

Bu yazıda, DeepSeek V4 sürümünü; temel özelliklerine, kıyaslama performansına ve rakiplerle karşılaştırmasına bakarak ele alacağım. Ayrıca GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 rehberlerimize de göz atabilirsiniz.

Kısaca DeepSeek V4

• V4 iki sürümle geliyor: Pro (1,6T parametre) ve Flash (284B parametre).
• Her iki model de varsayılan olarak 1 milyon belirteçlik bağlam penceresine sahip.
• Pro, 1 milyon belirteç başına $1,74 giriş / $3,48 çıkış fiyatıyla GPT-5.5 ve Opus 4.7’den ciddi ölçüde daha ucuz.
• API, web arayüzü ve açık ağırlıklar (MIT Lisansı) üzerinden erişilebilir.

DeepSeek V4 nedir?

DeepSeek V4, Çinli yapay zekâ laboratuvarı DeepSeek’in merakla beklenen açık ağırlıklı büyük dil modeli serisidir. 24 Nisan 2026’da yayımlanan V4 serisi iki sürümden oluşuyor: DeepSeek-V4-Pro ve DeepSeek-V4-Flash. Her iki model de Uzman Karışımı (MoE) mimarisi kullanıyor ve varsayılan olarak devasa bir 1 milyon belirteçlik bağlam penceresi sunuyor.

DeepSeek V4’ü sektör için önemli kılan, sınıra yakın performansı süper rekabetçi fiyatlandırmayla birleştirmesi. V4-Pro modeli toplam 1,6 trilyon parametre (49 milyar aktif) ile hâlihazırda mevcut en büyük açık ağırlıklı model konumunda. 

Boyutuna rağmen, DeepSeek bunun en gelişmiş kapalı modellere yalnızca 3 ila 6 ay geriden geldiğini ve OpenAI ile Anthropic gibi rakiplere kıyasla çok daha düşük maliyetli olduğunu belirtiyor.

DeepSeek V4’ün Temel Özellikleri

Son sürümün öne çıkan özelliklerine bakalım: 

Yapısal yenilik ve 1M bağlam verimliliği

DeepSeek V4’ün öne çıkan yanı, uzun bağlamı son derece verimli şekilde işlemesi. 

Teknik notlara göre V4 serisi, Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat (CSA) ve Aşırı Sıkıştırılmış Dikkat (HCA) yaklaşımlarını birleştiren Hibrit Dikkat Mimarisi kullanıyor. 

Bu yapısal değişiklikler sayesinde, 1 milyon belirteçlik bağlam artık tüm DeepSeek hizmetlerinde standart. 

DeepSeek’e göre, 1M belirteçlik bir bağlam senaryosunda DeepSeek-V4-Pro, tek belirteçlik çıkarım FLOP’larının yalnızca %27’sini ve selefi DeepSeek-V3.2’ye kıyasla KV önbelleğinin sadece %10’unu gerektiriyor.

Üç akıl yürütme modu

Kullanıcılara gecikme ve performans üzerinde ayrıntılı kontrol sağlamak için DeepSeek V4 üç akıl yürütme modu içeriyor:

• Düşünmesiz (Non-think): Rutin günlük görevler ve düşük riskli kararlar için hızlı, içgüdüsel yanıtlar.
• Think High: Karmaşık problem çözme için daha yavaş ancak yüksek doğrulukta bilinçli mantıksal analiz.
• Think Max: Modelin yetenek sınırlarını keşfetmek için akıl yürütmeyi azami düzeye çıkarır.

Gelişmiş fail yetenekleri

DeepSeek V4’ün fail tabanlı kodlamaya yönelik optimize edildiği anlaşılıyor. Sürüm notları, Claude Code, OpenClaw ve OpenCode gibi önde gelen yapay zekâ failleriyle kesintisiz bütünleştiğini ve hâlihazırda DeepSeek’in kurum içi fail tabanlı kodlama altyapısını çalıştırdığını belirtiyor.

İleri eğitim optimizasyonları

Derinlerde, DeepSeek artık artık Manifold-Sınırlı Hiper-Bağlantılar (mHC) kullanarak artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artık artıkları güçlendirdi ve sinyal yayılımını dengeledi. Ayrıca daha hızlı yakınsama ve daha yüksek eğitim kararlılığı için Muon Optimize Edicisi’ne geçildi ve modeller 32 trilyonu aşkın çeşitli belirteç üzerinde ön-eğitildi.

DeepSeek V4 Kıyaslamaları

DeepSeek’in dahili sonuçlarına göre, DeepSeek V4 özellikle en yüksek akıl yürütme sınırlarına zorlandığında (DeepSeek-V4-Pro-Max) etkileyici bir performans sergiliyor. 

Resmî sürüm notlarına göre, modelin daha geniş endüstri karşısındaki konumu şöyle:

Bilgi ve akıl yürütme

Pro-Max, diğer açık kaynaklı modelleri rahatça geride bırakıyor ve GPT-5.2 gibi daha eski sınır modellerini aşıyor. MMLU-Pro’da %87,5 ve GPQA Diamond’da %90,1 puan alırken, matematikte GSM8K’de %92,6 gibi yüksek bir sonuca ulaşıyor. Mutlak en uç noktadan (GPT-5.4 ve Gemini-3.1-Pro) hâlâ birkaç ay geride olsa da bilgi farkını belirgin biçimde kapatmış durumda.

Fail görevleri

Pro-Max, önde gelen açık modellerle başa baş; Terminal Bench 2.0’da %67,9 ve SWE-Bench Pro’da %55,4 elde ediyor. Her ne kadar herkese açık liderlik tablolarında en yeni kapalı modellere kıyasla az farkla geride kalsa da, dahili testler Claude Sonnet 4.5’i geçtiğini ve Opus 4.5 seviyelerine yaklaştığını gösteriyor.

Uzun bağlam

1 milyon belirteçlik pencere sadece gösteriş için değil. Pro-Max burada son derece güçlü sonuçlar sunuyor; MRCR 1M (MMR) samanlıkta iğne bulma türü geri getirme testlerinde %83,5 puan alıyor. Bu, akademik uzun bağlam kıyaslarında Gemini-3.1-Pro’yu dahi geride bırakıyor.

DeepSeek V4 Pro vs Flash

Daha küçük boyutu nedeniyle Flash-Max, saf bilgi testlerinde doğal olarak daha düşük puan alıyor ve en karmaşık fail iş akışlarında zorlanıyor. Ancak kendisine daha büyük bir "düşünme bütçesi" verdiğinizde, daha eski sınır modellerine benzer akıl yürütme puanlarına ulaşıyor; bu da onu yoğun iş yükleri için son derece maliyet etkin bir seçenek yapıyor.

Görsel kaynağı

DeepSeek V4’e Nasıl Erişebilirim?

Şu anda DeepSeek V4’e erişmenin birkaç yolu var:

• Web arayüzü: chat.deepseek.com adresinde Anında Mod veya Uzman Modu üzerinden her iki modeli de hemen deneyebilirsiniz.
• API erişimi: API bugün kullanılabilir. Geliştiricilerin model parametrelerini deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash olarak güncellemeleri yeterlidir. API, hem OpenAI ChatCompletions hem de Anthropic API biçimleriyle uyumluluğu korur. (Not: eski deepseek-chat ve deepseek-reasoner modelleri 24 Temmuz 2026’da kullanım dışı bırakılacaktır).
• Açık ağırlıklar: Her iki model de MIT Lisansı altında yayımlandı. Ağırlıkları doğrudan Hugging Face veya ModelScope üzerinden indirebilirsiniz. Pro, 865 GB’lık bir indirmedir; Flash ise çok daha yönetilebilir 160 GB’dır.

DeepSeek V4 ve Rakipleri

Geçtiğimiz hafta OpenAI’ın GPT-5.5 ve Anthropic’in Claude Opus 4.7 sürümlerini gördük. Bu modeller özellikle uzun bağlamlı akıl yürütme ve fail tabanlı kodlamada üst düzey yetenekler sunsa da, DeepSeek V4 değerde ve açık erişilebilirlikte ciddi rekabet yaratıyor.

İşte DeepSeek-V4-Pro’nun OpenAI ve Anthropic’in yeni amiral gemisi modelleriyle karşılaştırması:

Not: Bütçeyi önceleyen kullanıcılar için DeepSeek V4 Flash, 1M giriş belirteci başına yalnızca $0,14 ve 1M çıkış belirteci başına $0,28 maliyete sahiptir; hatta GPT-5.4 Nano gibi küçük modellerden bile daha ucuzdur.

DeepSeek V4 Ne Kadar İyi?

DeepSeek V4 son derece yıkıcı bir sürüm. DeepSeek’in kendi bildirdiği kıyaslamalara göre Pro modeli, gelişimsel çizgide en ileri sınır modellerinin (GPT-5.4 ve Gemini-3.1-Pro gibi) yalnızca 3 ila 6 ay gerisinde.

Ancak sektöre daha geniş açıdan baktığımızda, ham performans hikâyenin sadece yarısı. DeepSeek V4’ün en büyük manşeti, ultra yüksek bağlam verimliliği ve taban fiyatlandırmasında yatıyor. 

1M belirteçlik bağlam penceresi de dahil olmak üzere sınıra yakın yetenekleri, GPT-5.5 veya Opus 4.7’nin maliyetinin küçük bir kısmına sunması, DeepSeek V4’ü yüksek hacimli kurumsal görevler, açık kaynak araştırmacıları ve bütçe odaklı geliştiriciler için en cazip seçenek hâline getiriyor.

DeepSeek V4 Kullanım Alanları

Bu güçlü yönleri göz önünde bulundurarak, V4’ün parlayacağını düşündüğüm birkaç alan şunlar: 

• Otomatik yazılım mühendisliği: Güçlü fail kıyasları ve OpenClaw gibi araçlarla entegrasyon, V4-Pro’yu otonom kod tabanı yeniden düzenleme ve hata ayıklama için sağlam bir aday yapıyor.
• Yüksek hacimli belge işleme: 1M belirteçlik bağlam hesaplamasında düşen maliyetler sayesinde finans analistleri ve hukuk ekipleri yığınla PDF’yi, 10-K’ları ve sözleşmeleri düşük maliyetle işleyebilir.
• Yerel kurulum ve araştırma: MIT lisansı kullandığı için araştırmacılar, özellikle 160 GB’lık Flash modelinde, yüksek seviye tüketici donanımında yerelde sınır düzeyi yapay zekâyı denemek üzere kuantizasyon çalıştırabilir.

Son Düşünceler

DeepSeek V4, açık kaynak yapay zekâ topluluğu için büyük bir sıçrama. GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 en zor kodlama ve akıl yürütme kıyaslarında onu az farkla geride bıraksa da, DeepSeek V4 1 milyon belirteçlik bağlam pencerelerine ve karmaşık fail iş akışlarına erişimi demokratikleştiriyor.

Eğrinin önünde kalmak ve bu son teknoloji modelleri kendi iş akışlarınıza nasıl uygulayacağınızı öğrenmek istiyorsanız, bazı kaynaklarımıza göz atmanızı öneririm. Özellikle, DeepSeek gibi modellerle nasıl iletişim kurduğunuzu geliştirmek için Prompt Mühendisliğini Anlama kursumuz veya ölçeklenebilir fail tabanlı sistemler kurmaya başlamak istiyorsanız Yapay Zekâ Faili Temelleri beceri yolu.