DeepSeekAIhas unveiled R1-0528, en son amiral gemisi akıl yürütme modelinin en son iyileştirmesi, bu da temel mimari değişiklikten ziyade performansta önemli bir evrimi işaret ediyor.

Temel 671B parametreli Uzmanlar Karışımı (MoE) Transformer çerçevesi, orijinal DeepSeek-R1'den değişmeden kalırken, bu versiyon, genişletilmiş ince ayar, pekiştirme öğrenimi döngüleri ve yeniden tasarlanmış ödül heuristikleri aracılığıyla hedeflenmiş yükseltmeler sunar.

Sonuç? Açık kaynak etiğini ihlal etmeden, kritik akıl yürütme, kodlama ve matematik kıstaslarında etkileyici kazançlar sunan daha keskin, daha güvenilir bir model. DeepSeek R1-0528'de tanıtılan önemli iyileştirmeleri ve neden önemli olduklarını inceleyelim.

DeepSeek R1-0528 Nedir?

DeepSeek R1-0528, mevcut DeepSeek-R1 modelinin hassas ayarlamalara tabi tutulmuş bir versiyonudur ve genişletilmiş ölçek yerine içe dönük iyileştirme ile optimize edilmiştir.

Aynı devasa 671B MoE mimarisini ve orijinal eğitim veri kümesini korurken, sürüm ...güçlendirme öğrenme ilerlemeleri,güncellenmiş ödül fonksiyonları, vegeliştirilmiş örnekleme stratejileri—hepsi, akıl yürütmeyi artırmak ve halüsinasyonu azaltmak için tasarlandı.

Bu yeni bir model sınıfı değil; zaten yetenekli olduğu kanıtlanmış birinin yüksek çözünürlüklü bir cilası.

Daha fazla oku:DeepSeek AI nedir? Çinli Girişim, AI Dünyasını Değiştiriyor

DeepSeek Performans Karşılaştırmaları, AI Model Akıl Yürütme Güncellemesi

Birçok endüstri standartı testi üzerinden, R1-0528 dikkate değer iyileştirmeler sağlıyor:

• MMLU-Redux Doğruluğu: %92.9'dan93.4%
  
  
  
   
• GPQA-Diamond geçiş@1: %71.5'ten81.0%
  
  
  
   
• LiveCodeBench (kodlama): %63.5'ten yükseldi73.3%
  
  
  
   
• AIME 2025 (matematik): %70.0'dan artmıştır.87.5%
  
  
  
   
• “İnsaniyetin Son Sınavı”: Performans %8.5'ten daha fazla iki katına çıktı.17.7%
  
  
  
   

Bu kozmetik kazanımlar değil; modelin karmaşık, gerçek dünya görevlerini çözme yeteneğindeki maddi iyileştirmeleri yansıtıyor. Matematik ve mantık test sonuçlarındaki artış, geliştirilmiş olduğunu gösteriyor.çok adımlı akıl yürütme, birçok büyük dil modelinin hala başa çıkmakta zorlandığı bir zorluk.

Azaltılmış Halüsinasyonlar AI, DeepSeek Model Güvenilirliği

Yapay zeka uygulamasında ana acı noktalarından biri, yanlış bilgilerin halüsinasyonudur. R1-0528, güncellenmiş çıkarım ayarlamaları ve daha temkinli örnekleme varsayılanları ile bunu doğrudan ele alıyor ve bu da birşu şekilde çevrildi: önemli ölçüde daha düşük halüsinasyon oranı.

Bu, DeepSeek'in en son modelini, gerçek dünya kullanımı için kurumsal, akademik ve araştırma bağlamlarında gerçeğe dayalı doğruluğun kritik olduğu durumlarda daha güvenilir hale getiriyor.

Daha fazla oku:DeepSeek Kullanım Senaryoları: Gelişmiş Yapay Zeka ve Gerçek Dünya Uygulamaları

DeepSeek vs GPT-4, DeepSeek vs Gemini 2.5

Bu sürüm ile DeepSeek, OpenAI'nin GPT-4 (o3) ve Google'ın Gemini 2.5 Pro gibi en üst düzey özel modellerin yeteneklerine daha da yaklaşmış durumda.

Henüz geniş bir genellemede onları geçemeyebilir, ancak oaçık boşluğu daraltırmüzik, mantık bulmacaları, iş aklı ve ileri seviye kodlama gibi yapılandırılmış problem çözme alanlarında önemli ölçüde.

Önemli bir şekilde, DeepSeek R1-0528 tüm bunları bir altında sunuyor.MIT açık kaynak lisansı, ticari kullanılabilirliği koruyarak ve kendisini az sayıdaki biri olarak konumlandırarakyüksek performanslı, serbestçe erişilebilir alternatiflerbüyük model alanında.

Daha fazla oku:DeepSeek R1: NVIDIA'nın Dominansını Sarsan AI Modeli

Dağıtım, Erişilebilirlik ve API Kullanımı

DeepSeek, şeffaf ve geliştirici dostu erişimi savunmaya devam ediyor:

• Model Ağırlıkları: Hugging Face'te serbestçe mevcut
  
  
  
   
• Web ve API Erişimi: Mevcut API fiyatlandırmasında değişiklik yok.
  
  
  
   
• Token Sınırı: En fazla destekler64K bağlam uzunluğu
  
  
  
   
• Örnekleme & Ayarlama: Belirleyici uygulamalar için özellikle geliştirilmiş varsayılan ayarlar
  
  
  
   
• Topluluk Katılımı: Kullanıcıların deneme yapmaları, sorunları bildirmeleri ve geri bildirimde bulunmaları teşvik edilmektedir.
  
  
  
   

Bu, R1-0528'i sadece bir araştırma aracı değil, aynı zamanda özel bir kilitlenme olmadan ölçeklenebilir LLM altyapısı arayan yeni girişimler, laboratuvarlar ve kurumsal AI geliştiricileri için dağıtılabilir bir motor haline getiriyor.

Sonuç

DeepSeek R1-0528 bir yeniden icat değildir—kesinlik, güvenilirlik ve gerçek dünya yetkinliğinde geri dönüş sağlayan hedeflenmiş bir evrimdir.

Mimariyi istikrarlı tutarak ancak odaklanmış öğrenme iyileştirmeleri uygulayarak, DeepSeek stratejik ince ayarın kaba kuvvetle ölçeklendirmeden daha güçlü olduğunu gösteriyor.

Açık erişim, benchmark doğrulamalı kazançlar ve teknoloji devlerinin kapalı modelleriyle artan eşitlik ile R1-0528, açık kaynak yapay zeka için büyük bir ilerleme kaydediyor.

Geliştiriciler, araştırmacılar ve esnek lisanslama ile güçlü bir akıl yürütme motoru arayan işletmeler için, DeepSeek’in en son sürümü sadece rekabetçi değil, aynı zamanda dönüştürücüdür.

AI hakkında daha fazla bilgi edinin:

DeepSeek, OpenAI, Grok ve Gemini AI Sohbet Modelleri: Gelecek için AI Mücadelesi

DeepSeek R1 vs. ChatGPT: Yapay Zeka Sonsuza Kadar Nasıl Değişti

DerinSeek R1 ve DerinSeek V3'ü Karşılaştırma: Özellikler, Güçlü Yönler ve Kullanım Durumları

ArchAI Ticaret Yarışması: Floki Ekosistemi Aracılığıyla Potansiyel Ödülleri Açma

Ruvi AI, Bir Çapraz Platform Ekosistemi mi? Kapsamlı Bir Analiz

1. DeepSeek R1-0528 nedir?

DeepSeek R1-0528, orijinal R1 modelinin geliştirilmiş bir versiyonudur ve mimari değişiklikler değil, pekiştirmeli öğrenme iyileştirmeleri sayesinde geliştirilmiş akıl yürütme ve kodlama performansı sunmaktadır.

2. R1-0528, DeepSeek-R1'den nasıl farklıdır?

Mimari ve veri seti aynı kalırken, R1-0528, daha iyi doğruluk ve daha az hayal görme için ek ince ayar, geliştirilmiş sezgiler ve yeni ödül stratejileri içermektedir.

3. DeepSeek R1-0528 açık kaynak mı?

Evet, model MIT lisansı altında yayımlandı ve tam ticari kullanımına izin verilmektedir. Ağırlıklar Hugging Face üzerinde mevcuttur ve API aracılığıyla erişilebilir.

4. DeepSeek, GPT-4 ve Gemini ile nasıl karşılaştırılır?

GPT-4 ve Gemini genel performansta bir avantaja sahipken, R1-0528 matematik, mantık ve kodlama gibi alanlarda farkı önemli ölçüde azaltıyor - özellikle açık kaynak bir model için dikkat çekici.

5. R1-0528'i yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, sağlanan dokümantasyon ve araçlarla, geliştiriciler uygun donanıma sahip olmaları kaydıyla DeepSeek R1-0528'i yerel olarak çalıştırabilirler, 671B MoE modeli için yeterli donanıma sahip oldukları varsayılarak.