Gizlilik bizim için önemlidir; bu nedenle web sitesinin temel işleyişi için gerekli olmayabilecek bazı depolama türlerini devre dışı bırakma seçeneğiniz vardır. Kategorileri engellemek, web sitesindeki deneyiminizi etkileyebilir. Daha fazla bilgi
DeepSeek, R1 ve V3 modellerinin arkasındaki açık kaynaklı bir yapay zeka laboratuvarıdır. DeepSeek'in nasıl çalıştığını ve yanıtlarında nasıl görünürlük kazanacağınızı öğrenin.
Araçlar
Özet
DeepSeek, Çinli bir yapay zeka laboratuvarı ve V3 temel modeli ile R1 akıl yürütme modelini de içeren açık kaynaklı büyük dil modelleri ailesidir; eğitim maliyetinin çok küçük bir bölümüyle öncü sistemlerle boy ölçüşmesiyle tanınır.
Daha fazlasını mı istiyorsunuz? Sorun:
DeepSeek, Çinli bir yapay zeka araştırma şirketi ve geliştirdiği açık kaynaklı büyük dil modelleri ailesidir; bu modeller, herkesin kendi sunucusunda çalıştırabilmesi, ince ayar yapabilmesi ve ticari olarak kullanabilmesi için esnek MIT lisansıyla yayımlanır. Çıkış yapan modelleri DeepSeek-V3 ve akıl yürütmeye odaklı DeepSeek-R1, olağan bütçenin çok küçük bir kısmıyla eğitilirken OpenAI'ın önde gelen sistemleriyle karşılaştırılabilir performansa ulaşarak dünya çapında ilgi gördü.
Pazarlamacılar ve yayıncılar için DeepSeek, ChatGPT, Gemini ve Perplexity ile aynı nedenle önemlidir: insanlar soru sorduğunda web içeriğini okuyan, özetleyen ve kaynak gösteren bir motor daha vardır. DeepSeek gibi açık modeller üzerine kurulan asistanlar yayıldıkça asıl soru, içeriğinizin bu sistemlerin sizi bulması, size güvenmesi ve sizi referans göstermesi için yeterince iyi yapılandırılıp yapılandırılmadığı haline gelir.
DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic ve Meta ile birlikte ana akıma katılmış bir yapay zeka laboratuvarıdır. Ağırlıklarını gizli tutmak yerine modellerini Hugging Face ve GitHub gibi platformlarda yayımlar; bu strateji onları gerçek birer açık kaynaklı büyük dil modeli yapar. Model yelpazesi kodlama, akıl yürütme, matematik, görsel-dil görevleri ve teorem ispatını kapsar, ancak markayı iki sürüm tanımlar.
27 Aralık 2024'te yayımlanan DeepSeek-V3, 671 milyar parametreli bir modeldir ve GPT-4o ile boy ölçüşürken Llama 3.1 ve Qwen 2.5'ten daha iyi performans gösterdi. 20 Ocak 2025'te yayımlanan DeepSeek-R1 ise matematiksel ve mantıksal problemlerde OpenAI'ın o1 modeliyle rekabet eden, akıl yürütme odaklı amiral gemisi modeldir. R1 daha sonra hakemli değerlendirmeden geçerek Nature dergisinde yayımlandı; bu, öncü bir model için alışılmadık bir bilimsel doğrulama adımıydı.
DeepSeek-V3, bir modelin çok sayıda uzmanlaşmış uzman ağ içerdiği ve her girdiyi yalnızca ilgili olanlara yönlendirdiği bir uzman karışımı mimarisi kullanır. Toplam 671 milyar parametresinin yalnızca 37 milyarı her token için etkinleşir; bu da çıkarım maliyetini aynı boyuttaki yoğun bir modele kıyasla çok daha düşük tutar. Ekip ayrıca yük dengelemede yardımcı kayıp içermeyen bir strateji ve 128K token'lık bir bağlam penceresi kullandı.
DeepSeek-R1, V3 üzerine kurulur ve açık bir akıl yürütme katmanı ekler. Yanıt vermeden önce adım adım bir düşünce zinciri üretir; bu nedenle daha geniş akıl yürütme modelleri kategorisine girer. Bu bilinçli, çok adımlı tarz, zor problemlerde hızdan doğruluk adına feragat eder; sektör genelinde test zamanı hesaplama yaklaşımlarını tanımlayan ödünleşim de budur.
R1, pekiştirmeli öğrenmeye ne kadar yoğun biçimde dayandığıyla dikkat çeker. Ekip önce temel modele hiç denetimli ince ayar yapmadan büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme uyguladı ve yalnızca pekiştirme yoluyla AIME 2024 başarı oranı yüzde 15,6'dan yüzde 71,0'a yükselen DeepSeek-R1-Zero adlı bir sürüm elde etti. Ardından sentetik akıl yürütme verileri, ek pekiştirmeli öğrenme, yaklaşık 600000 akıl yürütme ve 200000 genel örnek üzerinde reddetme örneklemesi ve son bir hizalama aşaması ekledi.
Laboratuvar ayrıca R1'i 1,5 milyar ile 70 milyar parametre arasında değişen daha küçük modellere damıttı ve büyük ölçekli akıl yürütmenin kompakt sistemlere aktarılabileceğini gösterdi. Bunun büyük kısmı, giderek büyüyen insan etiketli veri setleri yerine sentetik veriye ve pekiştirme yöntemlerine dayanıyordu; diğer açık laboratuvarlar bu tarifi hızla inceledi.
Manşet maliyetti. DeepSeek, V3'ü yaklaşık 2,788 milyon GPU saatinde ve yaklaşık 5,6 milyon dolara eğittiğini bildirdi; GPT-4 gibi modeller için yaygın olarak belirtilen tahminler ise 50 ila 100 milyon dolardır. R1'in ek eğitim maliyetini ise 294000 dolar civarında gösterdi. Öncü düzeyde sonuçlara bu bütçeyle ulaşmak, yalnızca birkaç iyi finanse edilmiş laboratuvarın rekabet edebileceği varsayımına meydan okudu.
Açıklık etkiyi güçlendirdi. Modeller MIT koşullarıyla sunulduğu için geliştiriciler onları özel olarak çalıştırabilir, kendi verileriyle ince ayar yapabilir ve çağrı başına API ücretlerinden kaçınabilir. Bu erişilebilirlik, DeepSeek'in giderek artan sayıda üçüncü taraf asistanı ve aracı güçlendirdiği anlamına gelir; yapay zeka arama görünürlüğü konuşmalarında yer almasının nedeni de tam olarak budur.
DeepSeek üzerine kurulu her asistan, markanızın öne çıkarılabileceği ya da göz ardı edilebileceği bir yüzey daha demektir. Bir kullanıcı DeepSeek destekli bir araca soru sorduğunda model, eğitim verilerinden ve bilgi getirme özellikli kurulumlarda çekebildiği canlı kaynaklardan yararlanır. İçeriğiniz net, iyi yapılandırılmış ve otoriter ise kaynak gösterilme olasılığı artar; zayıf veya ayrıştırması zorsa atlanır.
Bu, üretken motor optimizasyonunun ve yapay zeka atıf optimizasyonunun özüdür: yalnızca tek bir sıralama için değil, birçok yapay zeka sisteminde güvenilir bir kaynak olmak için optimizasyon yapmak. Açık modeller hızla çoğaldığı için DeepSeek'i platformlar arası yapay zeka görünürlüğü stratejinizin bir parçası olarak ele almak, tek bir asistana fazla yaslanmanızı önler.
Temel ilkeler diğer GEO çalışmalarıyla aynıdır. Modelin tahmin yürütmeden net bir ifade çıkarabilmesi için soruları doğrudan ve erkenden yanıtlayın. Akıl yürütme modelinin keşfedeceği alt sorular boyunca gerçek bir konu derinliği oluşturun ve olguları sayfalar arasında tutarlı tutun; böylece model kendi sitenizdeki çelişen iddialar arasında seçim yapmak zorunda kalmaz.
Teknik olarak yapılandırılmış veri kullanın, iç bağlantıları güçlendirin ve sayfalarınızın bu araçları besleyen yapay zeka tarayıcıları ve bilgi getirme sistemleri tarafından erişilebilir olduğundan emin olun. Çalışmayı disiplinli bir anahtar kelime araştırması ve içerik planlamasına dayandırmak, kullanıcıların DeepSeek ve benzeri asistanlara getirdiği tam soruları hedeflemenize yardımcı olur.
DeepSeek-R1; yaratıcı yazarlık, soru yanıtlama, düzenleme, özetleme ve uzun bağlam anlama konularında iyi performans gösterirken, akıl yürütme varyantları matematik, kodlama ve çok adımlı planlamayı hedefler. Amiral gemisi ikilisinin ötesinde laboratuvar, resmi teorem ispatı için DeepSeek-Prover, çok modlu görsel görevler için Janus serisi ve token kullanımını azaltmak üzere akıl yürütme ile doğrudan yanıt modlarını harmanlayan sonraki hibrit sürümler gibi özel modeller de yayımladı.
Kurumlar için açık lisans, API kısıtlamaları olmadan özel dağıtımın kapısını açar; bu da sıkı veri gereksinimleri olan ekiplere cazip gelir. Bu esneklik, düşük maliyetle birleşince DeepSeek'in hem girişimlerde hem de büyük kuruluşlarda hızla yayılmasının nedenidir.
Açık bir model olarak DeepSeek'i herkes dağıtabilir; bu da kalite ve güvenliğin tek bir sağlayıcının güvenlik önlemlerine değil, işletmecinin yapılandırmasına büyük ölçüde bağlı olduğu anlamına gelir. Herhangi bir büyük dil modelinin çıktıları hatalar veya yapay zeka halüsinasyonu içerebilir; bu nedenle yanıtlar yüksek riskli kullanımdan önce doğrulanmalıdır.
Yönetişimle ilgili hususlar da vardır. Çin'de geliştirilen bir model olarak DeepSeek, özellikle özel bir dağıtım yerine barındırılan hizmet kullanıldığında, bazı kuruluşlar için veri işleme ve politika sorularını gündeme getirir. Akıl yürütme modelleri yanıt başına daha fazla token ve hesaplama da tüketir; bu nedenle derinlik, basit sorgulamalardan çok gerçekten zor görevlerde karşılığını verir.
DeepSeek, öncü düzeyde performansı açık lisanslama ve dikkat çekici ölçüde düşük eğitim maliyetleriyle bir araya getirir; V3 ve R1 modellerinin rekabetçi yapay zekayı kimlerin geliştirebileceğine dair beklentileri yeniden şekillendirmesinin nedeni budur. Pazarlamacılar için DeepSeek, web'i okuyan ve kaynak gösteren bir motor daha olduğundan görünürlüğe giden yol her asistanda aynıdır: net yanıtlar, derin kapsam, temiz yapı ve taranabilir sayfalar.
Daha ileri gitmek için bunu yapay zeka atıf optimizasyonu ve açık kaynaklı büyük dil modelleri ile birleştirin ve kullanıcıların yapay zeka asistanlarına sorduğu soruları hedeflemek için Sorank'ın araştırma ve içerik planlama araçlarını kullanın. Referans kaynaklar: BentoML, Inferless ve InfoQ.
Kaynaklar
DeepSeek, Çinli bir yapay zeka araştırma laboratuvarı ve geliştirdiği açık kaynaklı büyük dil modelleri ailesidir. En bilinen sürümleri, 671 milyar parametreli bir uzman karışımı temel modeli olan DeepSeek-V3 ve OpenAI'ın o1 modeliyle rekabet eden bir akıl yürütme modeli olan DeepSeek-R1'dir. Modeller MIT lisansıyla sunulur; herkes kendi sunucusunda çalıştırabilir, ince ayar yapabilir ve ticari olarak kullanabilir.
DeepSeek, önde gelen kapalı modellerle karşılaştırılabilir performansa ulaşırken eğitim maliyetlerini çarpıcı biçimde düşük bildirdi: V3 için yaklaşık 5,6 milyon dolar, benzer modeller için ise 50 ila 100 milyon dolar tahmin ediliyor. Açık MIT lisansıyla birleşen bu durum, öncü yapay zekayı yalnızca birkaç yoğun finanse edilen laboratuvarın geliştirebileceği fikrine meydan okudu ve açık modellerin benimsenmesini hızlandırdı.
Bunu diğer üretken motor optimizasyonu çalışmaları gibi ele alın. Her sayfanın üst kısmına net ve doğrudan yanıtlar koyun, gerçek bir konu derinliği oluşturun ve olguları sitenizde tutarlı tutun. Yapılandırılmış veri ekleyin, iç bağlantıları güçlendirin ve DeepSeek tabanlı araçların içeriğinizi bulup referans gösterebilmesi için yapay zeka tarayıcılarının ve bilgi getirme sistemlerinin sayfalarınıza erişebildiğinden emin olun.
SORANK'I SİZDEN ÖNCE DENEDİLER
“Sorank'ı gerçek bir müşteri sitesinde test ettim ve inanılmaz. Bir ajansın size ayda $1500 faturalayacağı her şeyi yapıyor. Şimdi o müşteride canlıya alınıyor.”
Guillaume Guersanguersanguillaume.com“Bir reklam ajansıyız ve SEO'muzu kesin olarak rayına oturtmak istiyorduk. Sorank sitemiz hakkında net bir görünüm sundu, optimizasyonlara öncelik vermemize ve içeriklerimizi doğru biçimde yapılandırmamıza yardımcı oldu. Araç kullanımı kolay, ekip için iyi tasarlanmış ve birden fazla platform arasında geçiş yapmadan takibi tek yerde toplamak için çok pratik. SEO'ya sıfırdan başlamak için çok sağlam bir temel.”
Gaspard MadouiReklam ajansı
“Sorank yazılımının işini yapmasına izin verdim ve şimdi DR'm 25, sayfam da daha üst sıralarda.”
Lucas Flandrefoundertrace.fr“Sorank sayesinde GEO alanında uzmanlaştım. GEO Liderlik Tablosu, müşterilerime ChatGPT'de rakiplerine kıyasla konumlarını göstermemi sağlıyor. Gerçek bir ticari fark yaratıcı.”
MélanieFreelance SEO uzmanı“Harika bir hizmet, web sitemiz için iyi çalışıyor ve Google'da ve başka yerlerde daha iyi sıralanmak için siteyi nasıl geliştireceğimizi anlamamıza yardımcı oluyor. Tebrikler, devam edin, tavsiye ederim.”
Hugo T.E-ticaret satıcısı
