DeepSeek geçen hafta ABD yapay zeka basınının tamamını harekete geçiren bir adım attı. Çinli yapay zeka laboratuvarı, 24 Nisan’da V4-Pro ve V4-Flash’i MIT açık kaynak lisansı altında yayımladı. İki gün sonra, V4-Pro için yüzde 75’lik bir indirim duyurdu. Bundan 24 saatten kısa bir süre sonra ise giriş fiyatlarını onda birine düşürdü. Rakamlar üst üste konduğunda gerçekten çarpıcı.
“Bu normal değil”
DeepSeek’te kıdemli bir araştırmacı X paylaşımında, “Coşun ve eğlenin” diye yazdı. Birkaç saat sonra başka bir X kullanıcısı şöyle yanıt verdi: “Bu normal değil. Buradaki her yapay zeka şirketi kâr peşinde koşuyor. DeepSeek neden fiyatları bu kadar sert düşürmeye devam ediyor?” Bu doğru bir soru. DeepSeek gerçekten ciddi bir teknik kapasite inşa etti. V4-Pro, 1,6 trilyon parametreli bir Uzmanlar Karışımı (Mixture-of-Experts) mimarisi kullanıyor ve her çıkarım geçişinde 49 milyar aktif parametre çalıştırıyor. 1 milyon tokenlık bağlam penceresini destekliyor. Açık kaynak kıyaslamalarının neredeyse hepsinde üst sıralarda yer alıyor. Birden fazla bağımsız rapora göre güvenilir bir model.
Ancak manşetlerin ima ettiğinin aksine, bu bir frontier model değil. DeepSeek’in kendi teknik makalesi, V4’ün standart akıl yürütme kabiliyetinde GPT-5.4 ve Gemini 3.1-Pro’nun yaklaşık üç ila altı ay gerisinde olduğunu kabul ediyor. Bağımsız bir kıyaslama olan Artificial Analysis Intelligence Index’te GPT-5.5 60, Claude Opus 4.7 57, DeepSeek V4-Pro ise 52 puan alıyor. Bu “yarışın lideri” olmak değil. En zorlu kurumsal iş yüklerinin bulunduğu üst seviye yeteneklerde anlamlı bir fark söz konusu.
DeepSeek’in iddiaları ne kadar doğru?
Çiplerin kökeni ise daha da karmaşık. DeepSeek’in iddiası, V4’ün Nvidia donanımı yerine Huawei Ascend işlemciler üzerinde çalıştığı ve bunun Çin’in yapay zeka altyapısını ABD’den arındırma çabasının bir parçası olduğu yönünde. Gerçek ise daha karmaşık. Tom’s Hardware raporuna göre V4-Pro muhtemelen Nvidia çipleri üzerinde eğitildi, V4-Flash ise muhtemelen Huawei üzerinde. Çıkarım (inference) Ascend üzerinde çalışıyor. Eğitim ise hala Nvidia’ya bağlı ve bu, yığının daha pahalı ve tedarik açısından daha kısıtlı olan kısmı.
Bunların hiçbiri DeepSeek’in bir aldatmaca olduğu anlamına gelmiyor. Ancak hikayenin basitleştirilmiş versiyonunun (Çinli bir laboratuvarın yerli çiplerle yapay zeka ekonomisini altüst ettiği anlatısı) en iyi ihtimalle eksik olduğunu gösteriyor. Eğitim hattı hala Amerikan silikonuna dayanıyor.
Alibaba’nın Qwen’inin yükselişi
DeepSeek manşetleri işgal ederken, başka bir Çinli yapay zeka laboratuvarı çoğu Amerikalı’nın henüz fark etmediği bir şeyi inşa etti. Alibaba’nın Qwen’i, açık kaynak yapay zekada önemli olan hemen her ölçüte göre zaten kazanmış durumda:
- Qwen, Mart 2026 itibarıyla Hugging Face’te 1 milyar toplam indirmeyi geçti ve bu kilometre taşına tarihteki tüm açık kaynak model ailelerinden daha hızlı ulaştı.
- Yalnızca Şubat 2026’da Qwen 153,6 milyon indirme elde etti. Bu da sekiz rakibinin toplamından (Meta, DeepSeek, OpenAI, Mistral, Nvidia, Zhipu, Moonshot ve MiniMax) daha fazla.
- Qwen, mart itibarıyla tüm küresel açık kaynak model indirmelerinin yüzde 50’sinden fazlasını ele geçirdi.
- Qwen’in Hugging Face üzerinde 180 binden fazla türev modeli var ve bu Google ve Meta’nın toplamından daha fazla.
- Stanford ve UC Berkeley araştırmacıları, 30 ila 50 dolar gibi düşük maliyetlerle kendi üst düzey modellerini Qwen üzerinde eğitti.
MIT Technology Review, nisan analizinde bunu doğrudan şöyle ifade etti: “Ağustos 2025’te sona eren yıl boyunca Çin menşeli açık ağırlıklı modeller, küresel yapay zeka model indirmelerinin yüzde 17,1’ini oluşturarak ABD’nin yüzde 15,86’lık payını az farkla geçti; bu, Çin’in bu ölçütte ilk kez lider olduğu anlamına geliyor.” Bu payın büyük kısmı Qwen’e ait.