Blog

DeepSeek V4 Preview: 1,6T açık ağırlıklarla kapalı modellere rakip

24 Nis 2026trAmara ElaraAI Insights3 dk okuma
DeepSeek V4 Preview, açık ağırlıklar ve AI modelleri kapağı

DeepSeek V4 Preview açık ağırlıklar, 1,6T parametre, 1M context ve open-weight rakiplerin üstünde benchmark sonuçlarıyla geldi.

DeepSeek V4açık ağırlıklarAI modeliopen-source LLMAI benchmark16T parametre

DeepSeek V4 Preview: 1,6T açık ağırlıklarla kapalı modellere rakip

Altı ay. Bekleyişin sonunda sürdüğü süre buydu.

Yılın başında söylentiler V4'ün Çin Yeni Yılı'ndan önce geleceğini söylüyordu. Sonra şubat dendi. Sonra mart. Sonra "gelecek ay bir ara". DeepSeek bunların hiçbirine yanıt vermedi. Spekülasyon sürdü; V4 ise çıkmadı.

Ve bu sabah, basın toplantısı yok, teaser kampanyası yok, geri sayım yok; DeepSeek web sitesi sadece güncellendi. DeepSeek-V4 Preview yayında ve ağırlıkları Hugging Face üzerinde herkese açık.

İki model, tek strateji

V4 iki varyantla geliyor:

DeepSeek-V4-Pro amiral gemisi. Toplam 1,6T parametre, forward pass başına 49B aktif parametre. Performansı dünyanın en iyi kapalı kaynak modelleriyle yarışıyor.

DeepSeek-V4-Flash verimli seçenek. Toplam 284B parametre, 13B aktif parametre. Daha hızlı, daha ucuz; yüksek hacimli ve maliyete duyarlı workload'lar için tasarlandı.

DeepSeek V4-Pro ve DeepSeek V4-Flash modellerine genel bakış
DeepSeek V4-Pro ve DeepSeek V4-Flash modellerine genel bakış

İkisi de 1M token'a kadar context destekliyor.

DeepSeek kapsamı netleştirdi: 1M context artık DeepSeek servislerinde geniş şekilde kullanılabilir. Amiral gemisine özel premium değil, add-on değil. Yeni taban seviye.

DeepSeek V4 için 1M token context ve DSA mimarisi
DeepSeek V4 için 1M token context ve DSA mimarisi

1M context: neden önemli

Bir milyon token yaklaşık 750.000 kelimeye, birkaç yüz bin satır koda ya da arka arkaya birkaç tam romana denk geliyor. Bir yıl önce Gemini 1M context'i rekabet avantajı olarak konumluyordu. DeepSeek bunu artık masa standardına çevirdi.

Mimari taraf gerçek: DSA (DeepSeek Sparse Attention), uzun sekans işleme için compute ve bellek maliyetini ciddi biçimde azaltmak üzere token bazlı sıkıştırma uyguluyor. Geleneksel attention sekans uzunluğuyla karesel ölçeklenir; DSA bu faturayı önemli ölçüde düşürerek çok daha düşük compute ve bellek maliyetiyle lider long-context performansı sunuyor.

V4-Pro neler yapabiliyor: üç alan

Agentic Coding

V4-Pro, Agentic Coding benchmark'larında open-source state-of-the-art seviyesine ulaşıyor. Daha doğrudan söyleyelim: DeepSeek'in kendi mühendisleri şirket içi agentic coding işleri için V4'ü zaten kullanıyor.

V4-Pro için Agentic Coding ve dünya bilgisi benchmark sonuçları
V4-Pro için Agentic Coding ve dünya bilgisi benchmark sonuçları

V4 ayrıca Claude Code, OpenClaw ve OpenCode için özel entegrasyonlarla geliyor; kod görevleri ve doküman üretiminde iyileştirmeler var.

Dünya bilgisi

V4-Pro, dünya bilgisi benchmark'larında mevcut tüm açık modellerin açık ara önünde. Onun önündeki tek model Gemini-Pro-3.1.

Matematik ve akıl yürütme

Matematik, STEM ve yarışma düzeyi kodlamada V4-Pro, kamuya açık değerlendirmedeki tüm açık modelleri geçiyor ve en iyi kapalı modellerle aynı lige yerleşiyor.

V4-Flash: sadece daha küçük bir Pro değil

Flash ayrıca okunmayı hak ediyor.

Akıl yürütme becerileri V4-Pro'ya oldukça yakın. Daha basit agent görevlerinde ikisi neredeyse başa baş; fark daha yüksek karmaşıklık seviyelerinde açılıyor. Daha düşük parametre sayısı daha hızlı yanıtlar ve daha verimli API fiyatlandırması demek; bu da onu günlük workload'lar için pratik varsayılan yapıyor. Aynı 1M context sınırı geçerli.

DeepSeek-V4-Flash performans ve fiyat karşılaştırması
DeepSeek-V4-Flash performans ve fiyat karşılaştırması

Zaten API kullanan geliştiriciler için

Geçiş minimum. base_url aynı kalıyor; model adını deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash olarak güncelleyin. İki model de OpenAI ChatCompletions ve Anthropic APIs, 1M context ve thinking/non-thinking çift modlarını destekliyor.

Bu sürüm neden ciddiye alınmalı

Her model lansmanı zemini gerçekten değiştirmez. Bu değiştiriyor.

İki şey öne çıkıyor:

Birincisi, 1M context artık altyapı haline geldi. İki model için de standart; premium katman değil. "Context'im sığacak mı?" sorusu günlük geliştirme işlerinde çoğunlukla engel olmaktan çıkabilir.

İkincisi, açık ağırlıklar. 1,6T parametreli, 49B aktif, 1M context'e sahip bir model ve yayımlanmış ağırlıklar. DeepSeek, V3 ile open-source'un neler başarabileceğine dair beklentileri sıfırlamıştı. V4 bu çizgiyi daha da ileri taşıyor.

Son bir şey

Livestream yok. Röportaj yok. Roadmap deck yok.

Sadece dokümanların güncellendiği, API'nin değiştiği, uygulamanın yayına alındığı ve teknik raporun Hugging Face üzerinde belirdiği bir cuma sabahı.

Duyuru şu sözle kapandı: "Longtermism'e bağlı kalmaya devam ediyor, nihai hedefimiz AGI'ye doğru istikrarlı biçimde ilerliyoruz."

Sade. Ama altı aylık sessizlikten ve bugün gerçekten çıkan şeyden sonra, bu cümle yerini buluyor.

Blogdan devam edin

Kollab ile bu adımda gerekli bağlamı, kaynakları ve çıktıları tek yerde tutarak ekip çalışmasını daha düzenli ilerletin.

İlgili Yazılar