Yapay zekâ · Haber
DeepSeek, yapay zeka çalıştırma maliyetlerini düşürmek için çıkarım aracı DeepInfer'ı açık kaynak yaptı
Yayın:
Kısaca
DeepSeek, kendi üretim yapay zeka hizmetlerini çalıştıran çıkarım çerçevesi DeepInfer'ı Apache 2.0 lisansı altında ücretsiz açık kaynaklı yazılım olarak yayınladı. Araç, şirketin DeepSeek-V4.1-Flash modelini daha hızlı ve daha ucuz hale getirmek için tasarlandı; şirket bu paylaşımın diğer geliştiricilerin işlem maliyetlerini ve enerji kullanımını düşürmesine yardımcı olacağını söylüyor.
Bu sürüm, özgün metnin (English) makine çevirisidir. Özgün metni oku
Çinli yapay zeka şirketi DeepSeek, 20 Ekim 2026'da GitHub üzerinden DeepInfer'ı yayınlayarak, kendi büyük ölçekli üretim hizmetlerinde halihazırda kullandığını söylediği çıkarım çerçevesini kamuya açtı. SiliconANGLE ve TechTarget'a göre yazılım, github.com/deepseek-ai/DeepInfer adresinde Apache 2.0 lisansı altında yayımlandı.
Çıkarım, bir modelin eğitiminden sonraki aşamadır; modelin kullanıcı istemlerine fiilen yanıt ürettiği evredir. DeepSeek, Gizmodo tarafından aktarılan sürüm notlarında "topluluğun işlem maliyetlerini düşürmesine, enerji kullanımını azaltmasına ve yapay zekayı daha uygun fiyatlı hale getirmesine yardımcı olmak için üretim yığınımızı paylaşıyoruz" dedi.
DeepInfer ne yapıyor
Gizmodo ve TechTarget'a göre DeepInfer, şirketin kodlama ve ajan görevleri için pazarladığı bir sistem olan DeepSeek'in V4.1-Flash modeli için özel olarak oluşturulmuş bir optimizasyon katmanıdır. SiliconANGLE, DeepSeek'in kendi üretim kümelerinden birinin bu çerçeveyi günde 155 trilyon jeton sunmak için kullandığını bildiriyor.
Çerçeve, spekülatif çözümleme adı verilen bir tekniğe dayanıyor; bu teknikte daha küçük bir "taslak" model, jetonları tek tek üretmek yerine birkaç jetonu önceden önerirken ana model bunları tek bir geçişte kontrol ediyor. SiliconANGLE, DeepSeek'in teknik belgelerine atıfla, DSpark adı verilen bu sistemin DeepSeek'e özgü versiyonunu şöyle anlatıyor: bir taslak model beş jeton önerirken ayrı bir güven mekanizması, ana modelin bunları kabul edip etmeyeceğini tahmin ediyor; DeepSeek bunun gereksiz doğrulamayı yaklaşık %30 azalttığını ve üretim ölçekli yüklerde %4 ila %7 arasında verim artışı sağladığını söylüyor.
SiliconANGLE'a göre yayınlanan kod, Nvidia'nın SM100 (Blackwell) GPU'larını ve Huawei'nin Ascend 950 sinirsel işlem birimlerini destekliyor, ancak eski Nvidia Hopper nesli çipleri desteklemiyor. TechTarget, DeepSeek dışındaki yapay zeka modellerini çalıştıran kurumların zaten Nvidia'nın TensorRT-LLM gibi benzer araçları kullanabildiğini ve DeepSeek'in Huawei çiplerinin yanı sıra Nvidia donanımına da bağımlılığını sürdürmesinin, rapora göre Huawei'nin bazı açılardan hâlâ Nvidia'nın gerisinde kaldığına işaret ettiğini belirtiyor.
Neler eksik bırakıldı
DeepSeek, tam bir üretim hizmetini çalıştırmak için gereken her şeyi yayınlamadı. SiliconANGLE, şirketin anahtar-değer önbellek yönetim sistemini ve yük dengeleme kodunu, bunların DeepSeek'in kendi iç altyapısına sıkıca bağlı olması nedeniyle paylaşmadığını ve verimli bir dağıtımın hâlâ en az 128 GPU gerektirdiğini bildiriyor; bunların 64'ü istemleri işlemeye, 64'ü ise yanıt üretmeye ayrılıyor. Yayın kuruluşu ayrıca, modelin aynı girdi için tutarlı yanıtlar vermesini sağlayan deterministik çıktı özelliklerinin şu anda yalnızca Nvidia donanımında çalıştığını ekliyor.
Maliyet karşılaştırması ve tepkiler
Gizmodo, DeepSeek'in V4.1-Flash için fiyatını milyon girdi jetonu başına 0,035 dolar ve milyon çıktı jetonu başına 0,12 dolar olarak belirlediğini bildiriyor; bu rakamları, aynı hacimler için OpenAI'nin GPT-6 Astra modeline atfettiği sırasıyla 10 dolar ve 50 dolarlık rakamlarla kıyaslıyor. Gizmodo bu yayını, DeepSeek'in OpenAI ve Anthropic üzerinde baskı oluşturma çabasının bir parçası olarak sunuyor. SiliconANGLE ise ayrıca, DeepInfer ile çalışan bir kümede yoğun olmayan saatlerdeki fiyatlandırmanın GPU başına saatte yaklaşık 38 dolar gelir üretebildiğini bildiriyor.
Omdia analisti Lian Jye Su, TechTarget'a jeton kullanımını optimize etmeye yönelik sektörde önemli bir tartışma olduğunu, yapay zeka benimsenmesi arttıkça jeton tüketiminin keskin biçimde yükseldiğini belirtti. TechTarget, analistlerin bu yayını hem bir maliyet optimizasyonu hamlesi hem de Nvidia donanımının yanı sıra Çin'e ait çip alternatiflerini de öne çıkaran jeopolitik bir konumlandırma çabası olarak gördüğünü aktarıyor.
Arka plan
SiliconANGLE, DeepInfer'ın aslında Nisan 2025'te açık kaynaklı vLLM projesinden çatallanarak ortaya çıktığını, şirketin o dönemde tam bir yayının pratik olmadığını düşündüğünü bildiriyor. DeepSeek daha önce düşük maliyetli, rekabetçi yapay zeka modelleri yayınlayarak dikkat çekmişti ve DeepInfer yayını, yalnızca bir modeli değil altyapı yazılımını da açarak bu eğilimi sürdürüyor.
Gizmodo'ya göre DeepSeek, gelecekte DeepInfer çerçevesine ek modeller için destek eklemeyi planladığını söyledi, ancak herhangi bir takvim verilmedi.
Sorular
- DeepInfer nedir?
- DeepInfer, DeepSeek'in kendi yapay zeka modellerini üretimde çalıştırmak için kullandığı çıkarım çerçevesidir; artık diğer geliştiricilerin modelleri daha ucuza sunmak için kullanabilmesi için ücretsiz, açık kaynaklı yazılım olarak yayınlanmıştır.
- DeepInfer hangi DeepSeek modelini destekliyor?
- Çıkışında DeepInfer, özel olarak DeepSeek-V4.1-Flash için oluşturulmuştur; DeepSeek ileride başka modeller eklemeyi planladığını söylüyor.
- DeepInfer hangi donanımda çalışıyor?
- SiliconANGLE'a göre Nvidia'nın SM100 (Blackwell) GPU'larını ve Huawei'nin Ascend 950 NPU'larını destekliyor, ancak eski Nvidia Hopper nesli GPU'ları desteklemiyor.
- DeepInfer eksiksiz, kullanıma hazır bir hizmet mi?
- Hayır. SiliconANGLE, DeepSeek'in anahtar-değer önbellek yönetimi ve yük dengeleme sistemlerini, bunların iç altyapısına bağlı olması nedeniyle paylaşmadığını ve çalışır bir dağıtımın hâlâ en az 128 GPU gerektirdiğini bildiriyor.
- DeepSeek'in fiyatlandırması OpenAI'ninkiyle nasıl karşılaştırılıyor?
- Gizmodo, DeepSeek'in V4.1-Flash için milyon girdi jetonu başına 0,035 dolar ve milyon çıktı jetonu başına 0,12 dolar ücretlendirdiğini bildiriyor; bu rakamları OpenAI'nin GPT-6 Astra modeline atfettiği sırasıyla 10 dolar ve 50 dolar ile kıyaslıyor.
Kaynaklar
Bu yazı yapay zekâ ile hazırlandı ve yayından önce otomatik kaynak denetiminden geçti. Bir hata görürseniz düzeltme isteyin. Düzeltme ya da cevap iste · Nasıl hazırlıyoruz
İlgili yazılar
Yapay zekâMakale
İlaca Dirençli Bir Enfeksiyonu Tedavi Etmek İçin Kullanılan Yapay Zeka Tasarımlı Virüs: Bilinenler
Radical Numerics adlı girişim, Omnii-1 adlı yapay zeka modelinin, ilaca dirençli E. coli enfeksiyonu olan bir hastaya FDA'nın şefkatli kullanım (compassionate-use) yolu kapsamında verilen bir bakteriyofaj tasarladığını açıkladı. 20 Ekim 2026 tarihli duyuru, bir insana uygulanan ilk yapay zeka tasarımlı virüs olarak tanımlanıyor; ancak bulgular hakem denetiminden geçmemiş ve bağımsız bilim insanları yargılarını henüz vermediklerini belirtiyor.

Yapay zekâMakale
Kuantum Bilişim Açıklandı: Kübitler Nasıl Çalışır ve Şimdi Neden Önemli?
Kuantum bilgisayarlar, aynı anda 0 ve 1 kombinasyonlarını tutabilen kübitler kullanır; bu da belirli problemler için birçok olasılığı paralel biçimde incelemelerine olanak tanır. Google ve IBM, teknolojiyi laboratuvar gösterimlerinden pratik kullanıma taşıyan 2025–2026 kilometre taşlarını duyururken, NIST ise kuantum makinelerin günümüz kriptografisine yönelik oluşturabileceği riske hazırlanmak için şimdiden şifreleme standartları yayımladı.

Yapay zekâMakale
Yapay zekâ destekli işe alım araçlarındaki algoritmik önyargı işyeri ayrımcılığını nasıl yeniden üretebiliyor
İşe alım yapay zekâsındaki algoritmik önyargı, geçmiş işgücü verileri, özgeçmişler veya internetteki görsellerle eğitilen modellerin mevcut cinsiyet, ırk veya yaş eğilimlerini özümseyip tekrar etmesiyle ortaya çıkar. Amazon'un rafa kaldırılan işe alım aracından Washington Üniversitesi'nin büyük dil modelleri üzerine yaptığı çalışmaya kadar belgelenen vakalar, bu önyargının varsayımsal olmadığını gösteriyor; bu nedenle New York City ve Kaliforniya, bu sistemleri kullanan işverenler için özel yasal kurallar getirdi.
Yapay zekâHaber
OpenAI, ChatGPT'nin GPT-6 Astra Pro Modelini Paralel Çalışan Yapay Zekâ Ajanlarıyla Güncelliyor
OpenAI, 16 Ekim 2026'da ChatGPT içindeki GPT-6 Astra Pro modelinin artık tek bir görevin farklı bölümlerinde, görevleri sırayla tamamlayan tek bir ajan yerine, aynı anda çalışan birden fazla yapay zekâ ajanına izin verdiğini duyurdu. Özellik şu an için ChatGPT Pro aboneleriyle sınırlı olup, kullanıcılar her ajanın ilerlemesini takip edebiliyor ve tamamlanan işi doğrudan sohbet içinden açabiliyor.