Yapay zeka dünyasında geliştirdiği kodlama ve matematik odaklı modellerle GPT-4 seviyesindeki performansı çok daha düşük maliyetlerle sunarak ün kazanan Çin merkezli araştırma laboratuvarı DeepSeek, 2026 yılına sektörü sarsacak bir teknik makale ve mimari duyurusuyla girdi.
DeepSeek, LLM (Büyük Dil Modeli) eğitimindeki en büyük darboğaz olan “hesaplama maliyetini” ve “bellek kullanımını” minimize eden yeni nesil bir sinir ağı mimarisini tanıttı. Bu yeni yapı, modelin öğrenme sürecini hızlandırırken, aynı zamanda eğitim için gereken GPU (Grafik İşlem Birimi) sayısını da ciddi oranda azaltmayı vadediyor.
DeepSeek’in bu yeni mimarisinin temelinde, önceki modellerinde (DeepSeek-V2 gibi) kullandıkları “Multi-head Latent Attention” (MLA) ve “Mixture-of-Experts” (MoE) teknolojilerinin çok daha optimize edilmiş bir versiyonu yatıyor. Geleneksel Transformer yapılarının aksine, bu yeni mimari, modelin her bir kelimeyi üretirken tüm parametreleri aktif etmesi yerine, sadece o an gerekli olan uzman sinir ağlarını devreye sokarak enerji verimliliğini maksimuma çıkarıyor. Haberde öne çıkan en kritik detay ise, bu mimarinin “Attention” (Dikkat) mekanizmasındaki bellek darboğazını (KV Cache) çözerek, çok daha uzun bağlam pencerelerinin (Long Context) çok daha az RAM tüketerek işlenmesine olanak tanıması.
Bu gelişme, sadece dev teknoloji şirketlerini değil, kısıtlı bütçeye sahip araştırmacıları ve açık kaynak topluluğunu da yakından ilgilendiriyor. DeepSeek’in bu mimariyi açık kaynak felsefesiyle paylaşması veya bu mimariyle eğitilmiş modelleri (Open Weights) topluluğa sunması, “Kendi yapay zekanı eğitmek için milyon dolarlık süper bilgisayarlara ihtiyacın yok” mesajını veriyor. 2026 yılında yapay zeka yarışının “kimin modeli daha büyük?” sorusundan, “kimin modeli daha verimli?” sorusuna evrileceğinin ilk sinyali olan bu hamle, DeepSeek’i sektörün en inovatif oyuncularından biri olarak konumlandırıyor.
