Şimdi DeepSeek-V3.2 ile sohbet et.
DeepSeek-V3.2: Akıl Yürütmeye Odaklı Büyük Ölçekli Dil Modeli
DeepSeek-V3.2, DeepSeek tarafından 1 Aralık 2025'te piyasaya sürüldü. 29 Eylül 2025'te piyasaya sürülen önceki V3.2-Exp modelinin bir evrimi olan bu sürüm, araştırma ve üretim kullanımı için hem ana hem de "Speciale" varyantlarında mevcuttur.
DeepSeek-V3.2 , yüksek kaliteyi korurken hesaplama yükünü azaltmak için seyrek Uzmanlar Karışımı mimarisi ve özel bir " DeepSeek Seyrek Dikkat " mekanizması kullanan, transformatör tabanlı bir LLM'dir. Kodlama, matematik, araştırma yardımı ve çok adımlı akıl yürütme gibi görevleri hedef alır ve sadece basit sohbetten ziyade otonom ajanları ve araç çağırma iş akışlarını desteklemek üzere tasarlanmıştır.
DeepSeek-V3.2 Verimliliği ve Performansı
DeepSeek-V3.2, toplam 671 milyar parametreye sahip bir Uzmanlar Karışımı (MoE) çerçevesi üzerine inşa edilmiştir, ancak verimlilik için token başına yalnızca yaklaşık 37 milyar parametreyi etkinleştirir. Bu model, yoğun dikkat modellerine kıyasla daha ucuz bir şekilde uzun bağlamları (128.000'den fazla token) işleyebilirken, kıyaslama performansını V3.2 benzer veya daha iyi seviyede tutmaktadır.
Karşılaştırma testleri ve raporlar, özellikle yüksek işlem gücü gerektiren varyantlarında, mantık yürütme ağırlıklı görevlerde en üst düzey öncü modellerle (GPT-5.1 veya Gemini 3 Pro gibi) rekabet edebilecek düzeyde olduğunu belirtiyor.
DeepSeek-V3.2 varyantları
- DeepSeek-V3.2: Genel amaçlı mantıksal çıkarım ve günlük kullanım için optimize edilmiş ana sürüm.
- DeepSeek-V3.2-Speciale: Gelişmiş görevler için yüksek işlem gücü gerektiren, özel alanlarda üstün performans gösteren ancak daha yüksek token kullanımına sahip varyant; değerlendirme amacıyla Aralık 2025 ortasına kadar geçici olarak yalnızca API üzerinden erişilebilir.
DeepSeek-V3.2 ve Diğer Gelişmiş Modellerin Karşılaştırılması
DeepSeek-V3.2, özellikle matematik, kodlama ve uzun bağlamlı görevlerde, GPT-5.1 ve Gemini 3 Pro gibi öncü modellerle aynı veya daha iyi performans gösteriyor. İşte bu modeller arasındaki karşılaştırmanın özeti:
| Bakış açısı | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek-V3.2-Speciale | GPT-5.1 | Gemini 3 Pro |
| Geliştirici | DeepSeek Zeka (Çin) | DeepSeek Zeka (Çin) | OpenAI (ABD) | Google DeepMind (ABD) |
| Yayın tarihi | 1 Aralık 2025 | 1 Aralık 2025 (Başlangıçta yalnızca API) | 12 Kasım 2025 | 17 Kasım 2025 |
| Parametreler | Toplam 671 milyar (MoE, ~37 milyar aktif) | Toplam 671 milyar (MoE, ~37 milyar aktif) | Açıklanmadı (tahmini >1T) | Açıklanmadı (tahmini >1T) |
| Bağlam Uzunluğu | 128K-131K token | 128K-131K token (daha uzun süreli düşünme için optimize edilmiştir) | >128 bin token (muhtemelen 1 milyonun üzerinde) | 1 milyonun üzerinde token (bazı modlarda 2 milyona kadar) |
| Temel Özellikler | Akıl yürütmeyi önceliklendiren, verimlilik için DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) algoritması, düşünme ile entegre araç kullanımı, ajan tabanlı iş akışları. | Yüksek hesaplama gücü gerektiren mantıksal çıkarım varyantı, karmaşık görevler için gevşetilmiş uzunluk kısıtlamaları, matematik/kodlama olimpiyatlarında üstün performans gösterir. | Daha zekice akıl yürütme, daha iyi üslup/kişilik, güçlü genel yetenek, çok yönlülük | Doğuştan gelen çok modluluk, en son teknolojiye sahip akıl yürütme/araç kullanımı, uzun bağlamlı ustalık, yaratıcı/stratejik planlama |
| Erişim | Açık kaynak (MIT), Hugging Face, API, ücretsiz uygulama/web | Başlangıçta yalnızca API erişimi (Aralık 2025 ortasında açılacak) | API/abonelik (ücretli kademeler) | API/abonelik (ücretli kademeler) |
| AIME 2025 (Matematik) | %93,1 | 96.0% | %94,6 | %95,0 (%100 kod yürütme ile) |
| HMMT 2025 (Matematik) | %92,5 | %99,2 | Yok | %97,5 |
| SWE-Bench Onaylı (Kodlama) | ~%67-73 (değerlendirmeye göre değişir) | %73,1 | ~%62-70 (tahmin) | %76,2 |
| Terminal-Bench 2.0 (Ajanlı Kodlama) | %46,4 | Daha yüksek (optimize edilmiş) | %35,2 | %54,2 |
DeepSeek-V3.2 Nasıl Erişilir?
Ücretsiz ve ücretli kanallar aracılığıyla erişilebilir; bunlar arasında web arayüzleri, mobil uygulamalar, API'ler ve yerel kurulum için doğrudan indirmeler yer almaktadır.
- HIX AI: Burada DeepSeek-V3.2 ve DeepSeek-V3.2 ve DeepSeek-R1 gibi önceki sürümlerine anında ve kolay erişim imkanı sunuyoruz.
- Web ve Mobil Uygulama: Sıradan kullanıcıların DeepSeek-V3.2 ile etkileşim kurmasının bir diğer yolu da DeepSeek'in resmi platformları, yani resmi web sitesi https://www.deepseek.com/ ve DeepSeek mobil uygulamasıdır.
- API Erişimi: DeepSeek'in API'si OpenAI uyumludur, bu da uygulamalara veya komut dosyalarına entegre edilmesini kolaylaştırır.
- Yerel Dağıtım: Bu, geliştirici odaklı bir yaklaşımdır. Modeli Hugging Face sayfasından ( https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 ) indirebilir ve kendi donanımınızda çalıştırabilirsiniz.
Sorular ve Cevaplar
DeepSeek V3.2'nin başlıca varyantları nelerdir?
Ana üretim varyantları DeepSeek-V3.2 (dengeli, “günlük sürücü” modeli) ve DeepSeek-V3.2-Speciale'dir (çok zor matematik, kodlama ve rekabet tarzı problemlere yönelik daha üst düzey bir akıl yürütme modeli).
DeepSeek-V3.2, performans açısından GPT-5.1 veya Gemini 3 Pro ile nasıl karşılaştırılır?
DeepSeek-V3.2, matematik/kodlama ve verimlilikte üstünlük sağlayarak, daha düşük maliyetlerle bu öncü modellerle rekabet edebiliyor.
DeepSeek-V3.2 resim veya video gibi çok modlu girdileri destekliyor mu?
DeepSeek-V3.2 şu anda yalnızca metin girişlerini desteklemektedir. Uzun metin/kod/belgeler üzerinde akıl yürütme için optimize edilmiştir.
DeepSeek V3.2'nin bağlam penceresi nedir?
DeepSeek V3.2, seyrek dikkatin etkinleştirdiği uzun bir bağlam penceresini (yaklaşık 128K token) devralır ve bu da tek bir komutta yüzlerce sayfalık metni işlemesine olanak tanır.
V3.2 önceki DeepSeek sürümleriyle karşılaştırıldığında nasıl?
V3.2, V3.1 “Terminus” nesli üzerine inşa edilmiştir ancak ham kıyaslama sıçramaları yerine verimlilik ve muhakeme davranışına odaklanır ve seyrek dikkat ve güncellenmiş eğitim/uyumlar sayesinde çok daha düşük maliyetle benzer veya daha iyi kaliteyi hedefler.
DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) nedir ve neden önemlidir?
DeepSeek Sparse Attention, token başına dikkat işlemlerinin sayısını azaltan, uzun bağlamlı işlemleri çok daha ucuz hale getirirken kaliteyi önceki yoğun dikkat modellerine yakın tutan ince taneli bir seyrek dikkat mekanizmasıdır.