DeepSeek vs ChatGPT: Hangisi Daha İyi?

Çinli bir girişim tarafından geliştirilen ve ChatGPT’yi tahtından indiren DeepSeek sohbet robotu dünyayı kasıp kavuruyor. Yalnızca teknoloji dünyası değil, çöken hisselerle birlikte finans dünyası da bu yapay zekayı konuşuyor.

Doğrusu DeepSeek kısa sürede çok şeyi değiştirdi. ABD Başkanı Donald Trump yeni yapay zeka hakkında ilk yorum yapanlardan oldu. NVIDIA’nın hisseleri çakıldı, şirket sözcülerinden açıklamalar geldi. Meta’nın patronu Mark Zuckerberg, DeepSeek’e bir cevap bulmak için bir ekip kurmak için harekete geçti. Elon Musk, DeepSeek’in iddialarını bu kadar düşük maliyetle gerçekten yapıp yapamayacağını sorgulamaya başladı.

Çin’in yeni yapay zeka sohbet robotu uzun süreler konuşulacak gibi görünüyor. Peki DeepSeek abartıldığı kadar başarılı mı? ChatGPT yerine DeepSeek kullanmaya başlamalı mıyız? Aslında bunun tam yanıtı sizde. İkisinin de başarılı ve başarısız olduğu yönler var. Her insanın ihtiyacı, sorduğu sorular ve istekleri farklı. Kimisi diyor ki ChatGPT halen önde, kimisi diyor ki DeepSeek çok iyi işler çıkarıyor.

DeepSeek Nedir? Özellikleri Neler?

DeepSeek, Nisan 2023’te ana şirketi High-Flyer için bir yapay zeka laboratuvarı olarak kurulan Çinli bir yapay zeka girişimi. Şirketin tam ismi ise Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. şeklinde.

Mayıs ayında DeepSeek kendi başına bir şirket (High-Flyer yatırımcı olarak kaldı) haline geldi ve DeepSeek-V2 modeli tanıtıldı. V2, ByteDance, Tencent ve Baidu gibi diğer önde gelen Çinli yapay zeka firmalarıyla aynı seviyede performans sunuyordu, ancak çok daha düşük bir işletme maliyeti vardı.

Şirketin ismi böyle lakin teknoloji dünyasında modellerin ismi de “DeepSeek” olarak lanse ediliyor. Basit bir tabirle DeepSeek, “çıkarım zamanlı hesaplama” olarak bilinen ve “her sorgu için modellerin ilgili kısımlarını kullanan” açık kaynaklı büyük bir dil modeli. Bu sayede maliyet ve hesaplama gücünden tasarruf sağlanabiliyor.

DeepSeek, sohbet robotları ChatGPT, Gemini ve Claude’un yapabildiği her şeyi yapabiliyor. Buna metin, ses, görüntü ve video oluşturma da dahil. Dahası, DeepSeek’in Janus Pro olarak adlandırılan yeni çok modlu model ailesinin, bir çift endüstri kıyaslamasında DALL-E 3’ün yanı sıra PixArt-alpha, Emu3-Gen ve Stable Diffusion XL’den daha iyi performans gösterdiği bildiriliyor. o1’e rakip olan DeepSeek-R1, karmaşık muhakeme görevlerini yerine getirmek için özel olarak tasarlanmış olup, sorunlara adım adım çözümler üretmekte ve bir sorunu çözerken muhakeme sürecini adım adım açıkladığı “mantıksal düşünce zincirleri” oluşturabilmekte.

Yapay zeka alanındaki çalışmalarına devam eden şirket, Aralık 2024’te V3 sürümünü piyasaya sürdü. V3‘ün 671 milyar parametreli bir model olduğu ve eğitilmesinin 2 aydan kısa sürdüğü bildirildi. Dahası, Jeffries’in yakın zamanda yaptığı bir analize göre DeepSeek’in “eğitim maliyeti yalnızca 5,6 milyon dolar (2 dolar/800 saat kiralama maliyeti varsayıldığında).

Bu ne anlama geliyor? Meta’nın geliştirdiği Llama modeline harcadığı paranın %10’undan daha az miktarda kaynak tüketildi. Google, Microsoft, xAI ve OpenAI gibi diğer ABD merkezli şirketler ise AI modellerini eğitmek için yüz milyonlarca ve hatta milyarlarca dolar harcadı, harcıyor. Yani Çinli girişimin harcadığı miktar rakiplerinin yanında devede kulak kalır.

DeepSeek, büyük miktarda veriyi işlemeyi ve eğitim, kodlama veya araştırma gibi belirli alanlarda doğru, yüksek kaliteli dil çıktıları üretmeyi amaçlayan gelişmiş bir açık kaynaklı yapay zeka eğitim dili modeli olarak piyasaya giriş yaptı.

Burada insan benzeri metinleri etkili bir şekilde anlamak ve üretmek için NLP (Natural Language Processing) kullanılıyor. Çinli araştırmacılardan oluşan bir ekip tarafından açık kaynaklı yapay zekayı teşvik etmek amacıyla geliştirildi. GPT-4 ve Claude-3.5-Sonnet gibi kapalı kaynak sistemlerine rakip olan, kaynak açısından verimli bir model. Şimdi temel özelliklerine bakalım:

• Mimari: DeepSeek, Uzmanların Karışımı (Mixture of Experts, MoE) adı verilen bir tasarım kullanmakta. MoE tasarımı, modelin bilgiyi verimli bir şekilde işlemek için birlikte çalışan farklı uzmanlara sahip olduğu anlamına geliyor. Türkçeye çevirdiğimizde tuhaf görünüyor. Burada uzman denilen şey, büyük ekosistem genelindeki daha küçük bölümleri temsil ediyor. DeepSeek toplam 671 milyar parametreye sahip ve belirli görevleri yerine getirmek için herhangi bir zamanda 37 milyarı aktif edilebiliyor. Parametreler yapay zekanın yapı taşları gibi, dili anlamasına ve üretmesine yardımcı oluyor.
• Eğitim Verileri: Yeni yapay zeka, token (jeton) adı verilen 14,8 trilyon bilgi parçası üzerinde eğitilmiş. Token demek, modelin dili anlamak ve üretmek için işlediği kelimeler veya kelime parçaları gibi metin parçaları demek. Bu büyük veri seti, doğru sonuçlar verilmesine yardımcı olmakta.
• Maliyet Verimliliği: DeepSeek kaynak açısından verimli olmayı amaçlamakta. Optimize edilmiş süreçler ve daha az enerji kullanarak hesaplamaları hızlandıran FP8 eğitimi sayesinde eğitimini güçlü H800 GPU’larda sadece 2,788 milyon saatlik hesaplama süresiyle tamamladı.
• Performans: Çin menşeili DeepSeek, GPT-4 ve Claude-3.5-Sonnet gibi gelişmiş yapay zeka modellerine benzer sonuçlar üretebiliyor. Metinlerdeki bağlamı anlama, bilgi üzerinden akıl yürütme ve ayrıntılı, yüksek kaliteli metinler üretme konusunda başarılı.
  Yenilikler: Ekstra ayarlamalara ihtiyaç duymadan performans verimliliği sağlayan, yük dengeleme yöntemi gibi benzersiz özellikler içermekte. Ayrıca, aynı anda birkaç bilgi parçasını tahmin etmesine olanak tanıyan ve yanıtlarını daha hızlı ve daha doğru hale getiren çoklu belirteç tahmin yaklaşımı kullanıyor.

ChatGPT Nedir? Özellikleri Neler?

Zaten yakından tanıyorsunuz lakin kısaca özet geçelim. ChatGPT, bir araştırma kuruluşu olan OpenAI tarafından insan benzeri metinler üretmek ve bağlamı anlamak için oluşturulmuş popüler bir yapay zeka dil modeli. Ayrıca NLP’nin doğru yanıt vermesine ve çeşitli profesyonel görevlere ve kişisel kullanım durumlarına yardımcı olmasına olanak tanımakta.

Generative Pre-trained Transformer (GPT) çerçevesi üzerine inşa edilen bu model, soruları yanıtlamak, ayrıntılı yanıtlar sağlamak, ayrıca profesyonel ve kişisel projeleri etkili bir şekilde desteklemek için büyük veri kümelerini işleyerek çalışıyor. Temel özelliklerine bakacak olursak:

• Mimari: İlk versiyon olan GPT-3 yaklaşık 175 milyar parametre içeriyordu. Bir sonraki yineleme olan GPT-4 ise daha sofistike bir mimari ortaya koydu. OpenAI, GPT-4’teki tam parametre sayısını kamuya açıklamış değil. Tahminler ise yaklaşık 1 trilyon parametre içerebileceğini gösteriyor. Bu parametre artışı, modelin daha karmaşık kalıpları ve nüansları öğrenmesini sağlayarak dil anlama ve üretme yeteneklerini geliştiriyor.
• Eğitim Verileri: ChatGPT, internetten, kitaplardan ve Wikipedia’dan metinler içeren geniş kapsamlı bir veri kümesi üzerinde eğitildi. Bu kapsamlı eğitim, karmaşık sorguların üstesinden gelmesini ve çeşitli konularda ayrıntılı yanıtlar vermesini sağlamakta. GPT-4’ün veri kümesi GPT-3’ünkinden önemli ölçüde daha büyük ve modelin dili ve bağlamı daha etkili bir şekilde anlamasına imkan sağlıyor.
• Performans: ChatGPT tutarlı ve bağlama duyarlı yanıtlar üreterek içerik oluşturma, müşteri desteği ve beyin fırtınası gibi görevlerde etkili. Gelişmiş NLP yetenekleri sayesinde çeşitli girdileri anlaması ve bunlara anlamlı yanıtlar vermesi mümkün hale geliyor.
• Yenilikler: OpenAI, işlevselliği iyileştirmek ve farklı uygulamalarda uygunluğu sağlamak için kullanıcı geri bildirimlerini ve yapay zeka gelişmelerini kullanarak modeli düzenli olarak güncellemekte.
• Hesaplama Kaynakları: ChatGPT’nin eğitimi ve dağıtımı önemli hesaplama kaynakları gerektiriyor. OpenAI, modeli Microsoft Azure tarafından sağlanan ve büyük ölçekli yapay zeka iş yüklerini verimli bir şekilde yöneten bir süper bilgi işlem altyapısı kullanarak eğitti. Yapay zeka şirketi kesin eğitim maliyetlerini açıklamamış olsa da, tahminler GPT modellerinin, özellikle de GPT-4’ün eğitiminin milyonlarca GPU saati içerdiğini ve bunun da önemli operasyonel harcamalara yol açtığını göstermekte.

Deepseek vs ChatGPT: Ne Gibi Farklar Var?

Teknoloji ve Mimari

• Modeller ve Eğitim Yöntemleri: DeepSeek, farklı görevler için ağının belirli alt kümelerini etkinleştirerek verimliliği artıran MoE (Mixture-of-Experts) mimarisini temel alıyor. Buna karşılık ChatGPT, görevleri tüm ağı üzerinden işleyen transformatör tabanlı bir mimari kullanıyor.
• Tasarım Yaklaşımı: DeepSeek’in MoE tasarımı göreve özgü işlemeye olanak tanıyarak özelleşmiş alanlarda performansı potansiyel olarak artırabiliyor. ChatGPT’nin transformatör modeli geniş bir görev yelpazesinde çok yönlülük sunuyor lakin kaynak kullanımı açısından daha düşük verimliliğe sahip.

Performans

• Hız ve Verimlilik: DeepSeek, modüler tasarımı sayesinde belirli görevlerde daha hızlı yanıt süreleriyle ön plana çıkıyor. ChatGPT ise çeşitli görevlerde tutarlı performans sağlıyor, ancak özel alanlarda DeepSeek’in hızına ulaşamayabiliyor.
• Yanıt Doğruluğu ve Derinliği: ChatGPT karmaşık ve incelikler içeren sorguları ele alarak ayrıntılı ve bağlam açısından zengin yanıtlar sunma kabiliyetine sahip. DeepSeek belirli alanlarda tatmin edici performans gösterse de, ChatGPT’nin daha geniş bağlamlarda sağladığı derinlikten yoksun olabilir.

Kullanım Örnekleri

• DeepSeek’in Uzmanlığı ve ChatGPT’nin Çok Yönlülüğü: DeepSeek, kodlama ve mantıksal problem çözme gibi teknik görevlerde başarılı olmayı amaçlıyor. ChatGPT ise yaratıcı metinler, beyin fırtınası ve genel bilgi alma için uygun çok yönlülük sunuyor.
• Özel Görevler (Kodlama, Araştırma, Yaratıcı Yazma Gibi): DeepSeek’in özel modülleri kodlama ve teknik araştırma için hassas yardım sunmakta. Öte yandan ChatGPT’nin geniş eğitim verileri, yazma ve genel araştırma dahil olmak üzere çeşitli ve yaratıcı görevleri desteklemekte.

Özelleştirme

• Ne Kadar Özelleştirilebilir?: DeepSeek daha fazla özelleştirme potansiyeli sunarken teknik uzmanlık gerektiriyor ve giriş engelleri daha yüksek olabilir. ChatGPT daha kullanıcı dostu özelleştirme seçenekleri sunarak daha geniş bir kitle için erişim sağlıyor. İkisi arasındaki seçim, kullanıcının özel ihtiyaçlarına ve teknik yeteneklerine bağlı.
• Özel Çözümler: DeepSeek, açık kaynaklı iskeleti nedeniyle özel çözümler için daha fazla esneklik sağlamakta. Bu da onu özel uyarlamalar arayan kullanıcılar için tercih noktası haline getiriyor.

Maliyet ve Erişilebilirlik

• Erişilebilirlik: DeepSeek ücretsiz ve açık kaynaklı, aynı zamanda sınırsız erişim sunuyor. ChatGPT ise abonelik ve API hizmetleri aracılığıyla erişilebilen gelişmiş özelliklerle ücretsiz ve ücretli seçenekler içeriyor.

Kullanıcı Deneyimi

• Sezgisellik: ChatGPT, gösterişli ve kullanıcı dostu bir arayüz sunarak geniş bir kitle tarafından erişilebilir olmasını sağlıyor. DeepSeek ise güçlü olmasına rağmen, etkili bir şekilde gezinmek için daha fazla teknik uzmanlık gerektirebilir.
• Alışma ve Benimseme: ChatGPT’nin sezgisel tasarımı sayesinde öğrenmek daha kolay. DeepSeek’in özelleştirme yetenekleri, özellikle teknik geçmişi olmayanlar için işleri birazcık zorlaştırabilir.

Etik Kaygılar ve Gizlilik

Ortaya tüm dünya tarafından kullanılan bir platform çıktığında haliyle bazı kişiler gizlilik ve etik konular için endişe duyabiliyor. DeepSeek, IP adresleri ve cihaz bilgileri gibi verileri topluyor. Haliyle bazı kişiler de bu konuda çekimser davranıyor.

OpenAI, GDPR (Genel Veri Koruma Tüzüğü) standartlarını karşılamak için veri anonimleştirme, şifreleme, kullanıcı onayı mekanizmaları ve açık bir gizlilik politikası uygulamakta. Ancak kapsamlı veri toplama (kullanıcı girdileri, çerezler, konum verileri) ve veri işlemede tam şeffaflık ihtiyacı gibi zorluklar devam etmekte.

Doğrusu, söz konusu gizlilik olduğunda ne ABD ne de Çin kaynaklı çözümlere tam anlamıyla güvenemeyiz. Buna tüm şirketler dahil. ABD medyası, gizlilik odaklı kişilerin ChatGPT’ye bağlı kalmaya devam edebileceğini söylüyor. Bunu söylemeleri de gayet doğal.

TikTok gibi DeepSeek de Çin merkezli bir şirket. Wired‘ın belirttiği gibi, istendiği takdirde verilerinizi Çin hükümetiyle paylaşmakla yükümlü. X’te ayrıca DeepSeek’in Tayvan, Uygur Türkleri ve Tiananmen Meydanı gibi Çin’in tartışmalı kabul edeceği konular hakkında yanıltıcı veya yanlış bilgiler sunduğuna dair paylaşımlar da var.

Tüm maddeler bittiğine göre, bir de detayları tablolu olarak toparlayalım:

Ücretler ve Sınırlar

Spesifik soruları her iki robota da sorarak sonuçları kendiniz karşılaştırabilirsiniz. Genel olarak bakılırsa, DeepSeek ve ChatGPT yöneltilen sorulara küçük farklılıklarla beraber neredeyse aynı yanıtları veriyor. Ancak DeepSeek’in büyük bir avantajı var: mesajlaşma sınırı yok.

DeepSeek ile tüm gün sohbet edebilirsiniz, ChatGPT ise bir süre sonra ücretli yükseltme isteyecek. Bunun nedeni, ChatGPT’nin veri merkezi maliyetlerinin oldukça yüksek olması. Zaten Çinli platformun en can alıcı yanı da bu. Maliyetleri çok düşük.

Performans Testleri

Şimdi DeepSeek-R1 ve ChatGPT’nin matematik problemlerini çözme, kodlama ve genel bilgi sorularını yanıtlama gibi farklı görevleri nasıl yerine getirdiğine bakalım. Aşağıdaki tabloda yer alan test sonuçlarıyla her modelin güçlü ve zayıf yönlerine göz atabilirsiniz.

DeepSeek’in Güçlü Yönleri

DeepSeek, yenilikçi MoE mimarisi sayesinde uygun maliyet, yüksek performans ve daha iyi yanıt süreleri sunabiliyor. Açık kaynak yaklaşımı şeffaflık ve erişilebilirlik sağlarken, kapalı kaynak modellerle kıyaslanabilir sonuçlar elde edebiliyor.

DeepSeek’in Zayıf Yönleri

DeepSeek büyük ölçüde büyük veri kümelerine dayanıyor, bu da veri gizliliği ve kullanım endişelerine yol açmakta. Ayrıca daha küçük ekipler için fizibilitesini sınırlayan önemli dağıtım kaynakları gerektiriyor.

Ek olarak, işlem hızı iyileştirilmiş olsa da hala optimizasyona ihtiyaç var. Medyadaki raporlar ve yapay zeka topluluğu içindeki tartışmalar, DeepSeek’in siyasi önyargı sergilediğine dair endişeleri artırdı.

ChatGPT’nin Güçlü Yönleri

ChatGPT çok yönlülüğü ve güçlü bağlamsal anlayışı ile bilinen bir model. Yani içerik oluşturma, müşteri desteği ve beyin fırtınası gibi konularda oldukça iyi. Entegrasyon kolaylığı ve sürekli güncelleme alması ise diğer artıları.

ChatGPT’nin Zayıf Yönleri

ChatGPT güçlü sonuçlar verse de sınırlamaları var. Bilgi birikimi güncelliğini yitirebilir, yanlış bilgi üretebilir ve eğitim verilerinden kaynaklanan önyargıları yansıtabilir. Diğer yandan nüanslı anlayış, sağduyulu muhakeme ve gerçek zamanlı güncellemeler sağlama konularında da zorlanmakta.

DeepSeek Nasıl Aniden Önemli Hale Geldi?

DeepSeek’in bu kadar popüler olmasının ardındaki nedeni merak mı ediyorsunuz? ChatGPT’nin Kasım 2023’te piyasaya sürülmesinden bu yana, Amerikan AI şirketleri daha büyük, daha güçlü, daha geniş, daha fazla güç ve kaynak yoğun büyük dil modelleri oluşturmaya odaklandı. OpenAI, Microsoft, Anthropic ve Google gibi şirketler, daha uygun maliyetli ve enerji tasarruflu dil modelleri inşa etmeye çalışmak yerine milyarlarca dolar kaynak ayırarak teknolojilerinin ilerlemesini istediler.

Bir örnek olarak, xAI CEO’su Elon Musk’ın sadece 2024 yılında yapay zeka girişimleri için kişisel olarak 10 milyar dolardan para harcadığı tahmin ediliyor. OpenAI ve ortakları, ABD genelinde yeşil enerji tesislerinin ve AI veri merkezlerinin inşasını büyük ölçüde hızlandıracak 500 milyar dolarlık Project Stargate girişimini duyurdu. CEO Sundar Pichai’ye göre Google, Gemini platformunu 2025 yılı boyunca ölçeklendirmeye öncelik vermeyi planlıyor ve bu hedef doğrultusunda bu yıl milyarlarca dolar harcaması bekleniyor. Meta, Ocak ayı ortasında yaptığı açıklamayla bu yıl yapay zeka gelişimi için 65 milyar dolar kadar harcama yapacağını duyurdu.

DeepSeek tüm dünyaya aslında bunların hiçbirine gerek olmadığını gösterdi. Çok daha düşük maliyetlerle aslında aynı şeyleri yapmak mümkündü. Son aylarda Amerikan ekonomisini canlandırmaya yardımcı olan ve ve NVIDIA gibi şirketlerini daha zengin hale getiren “yapay zeka patlaması” bir aldatmacadan mı ibaretti?

Bunun yanında ABD, geçtiğimiz yıl Çin’e olan öncü GPU sevkiyatlarını yasaklamıştı. Böylelikle tek hakim güç olmak, bazı şeyleri kontrol etmek istiyorlardı. DeepSeek en azından şimdilik planları alt üst etmiş gibi görünüyor, ABD’nin yapay zekada gerçekten lider olup olmadığı sorgulanıyor.

Aralık ayı sonunda ücretsiz ve açık kaynaklı dil modelini tanıtan DeepSeek, bunun sadece iki ay içinde, 6 milyon doların altında bir maliyetle geliştirildiğini iddia etmişti. Platformu kullanan kullanıcılar da genel olarak sonuçlardan memnun kaldı.

6 milyon dolar, söylediğimiz gibi aynı işi ortaya koymak için milyarlarca dolar harcayan Batılı şirketler için bir çerez parası. Şirket geçtiğimiz hafta, birçok üçüncü taraf testinde OpenAI’ın son modelinden daha iyi performans gösterdiği bildirilen bir muhakeme modeli yayınladı.