DeepSeek R1 Rehberi: Mimari, Kıyaslamalar ve 2026’da Pratik Kullanım
DeepSeek R1, açık kaynaklı modellerin kapalı kaynaklı akıl yürütme yetenekleriyle eşleşebileceğini kanıtladı. Ocak 2025’te MIT lisansı altında yayınlanan model, AIME 2024’te %79,8 ve MATH-500’de %97,3 puan alarak OpenAI’nin o1 serisi ile aynı seviyeye yerleşti.
Bir yıl sonra, R1 hâlâ en uygun maliyetli akıl yürütme modellerinden biri olmaya devam ediyor. 1M token başına $0,55/$2,19 maliyetiyle, benzer kapalı kaynak alternatiflerden 5-10 kat daha ucuz. İşte onu etkili kullanmanız için bilmeniz gerekenler.
Mimari: 671 Milyar Parametre 671 Milyar Maliyet Demek Değil
DeepSeek R1, Mixture of Experts (MoE) mimarisi kullanır:
- Toplam 671 milyar parametre
- Her ileri geçişte 37 milyar parametre aktif olur
- DeepSeek-V3-Base temeli üzerine inşa edilmiştir
- 128K token bağlam penceresi
MoE tasarımı sayesinde R1, 671B modelin bilgi kapasitesine sahip ancak yaklaşık 37B modelin çıkarım maliyetine sahiptir. Her giriş tokenı yalnızca bir alt küme “uzman” ağları aktive eder, böylece hesaplama gereksinimleri yönetilebilir kalır.
Kıyaslama için: yoğun 671B model çalıştırmak yaklaşık 1,3TB bellek gerektirir. R1’in MoE mimarisi bunu Q4 kuantizasyonunda yaklaşık 336GB’a indirir ve yüksek performanslı tüketici donanımında (Mac Studio M3/M5 Ultra, 512GB ile) çalıştırılabilir hale getirir.
Kıyaslama Performansı
Matematik
| Kıyaslama | DeepSeek R1 | OpenAI o1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 | %79,8 | %83,3 | ~%65 |
| MATH-500 | %97,3 | %96,4 | ~%90 |
| Codeforces Elo | 2.029 | 1.891 | ~1.600 |
R1, çoğu matematik kıyaslamasında o1 ile eşleşir veya onu aşar. 2.029 Codeforces puanı, onu “Candidate Master” aralığına yerleştirir ve güçlü insan programcılarla rekabet eder.
Kodlama
R1 algoritmik kodlama (yarışma programlama, matematiksel ispatlar) konusunda güçlüdür ancak yazılım mühendisliği görevleri (çok dosyalı refaktörizasyon, API tasarımı) için daha az optimize edilmiştir. SWE-Bench Verified’de Claude Sonnet 4.6 (%72,7) R1’i önemli ölçüde geride bırakır.
Algoritma uygulamaları ve matematiksel kod için R1’i kullanın. Genel yazılım mühendisliği için Claude veya GPT-5 tercih edin.
Akıl Yürütme
R1’in zincirleme düşünce akıl yürütmesi şeffaf ve incelenebilir. Kapalı kaynak modellerde akıl yürütme gizli bir “düşünme” aşamasında gerçekleşirken, R1’in akıl yürütme izleri çıktıların bir parçasıdır. Bu da onu değerli kılar:
- Akıl yürütme hatalarını ayıklamak için (modelin nerede hata yaptığını görebilirsiniz)
- Eğitim uygulamaları için (öğrenciler akıl yürütme sürecini takip edebilir)
- Araştırma için (LLM’lerin problemleri nasıl ele aldığını analiz etmek)
Eğitim Yeniliği: İnsan Etiketleri Olmadan Saf RL
R1’in eğitim yaklaşımı alandaki en önemli katkısı oldu.
Geleneksel yaklaşım: insan etiketli akıl yürütme örnekleri toplamak, ardından modeli bunları taklit edecek şekilde ince ayar yapmak.
DeepSeek’in yaklaşımı: herhangi bir denetimli akıl yürütme verisi olmadan büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme ile eğitmek. Model (DeepSeek-R1-Zero) yalnızca RL ile kendi kendini doğrulama, yansıtma ve uzun zincirleme akıl yürütme geliştirdi.
Pratik sonuç: R1, akıl yürütme yeteneklerinin pahalı insan anotasyonu olmadan RL eğitimiyle ortaya çıkabileceğini gösterdi. Bu, diğer laboratuvarların akıl yürütme modellerini daha verimli eğitmesinin yolunu açtı.
Son R1 modeli iki aşamalı bir iş akışı kullanır:
- Akıl yürütme kalıplarını geliştirmek için RL aşamaları
- Çıktı kalitesini temizlemek ve tekrarlar, dil karışıklığı gibi sorunları azaltmak için SFT (denetimli ince ayar) aşamaları
Pratik Kullanım
Ne Zaman R1 Kullanılır
- Matematiksel ispatlar ve türevler
- Yarışma programlama problemleri
- Algoritma tasarımı ve optimizasyonu
- Adım adım akıl yürütme gerektiren veri analizi
- Şeffaf akıl yürütmenin önemli olduğu araştırma görevleri
- Bütçe dostu, akıl yürütme yeteneği gereken uygulamalar
Ne Zaman R1 Kullanılmaz
- Genel yazılım mühendisliği (Claude Sonnet 4.6 kullanın)
- Yaratıcı yazarlık (Claude veya GPT-5 kullanın)
- Akıl yürütme yükü gerektirmeyen hızlı Soru-Cevap (GPT-4.1-mini kullanın)
- UI/frontend kod üretimi (R1 burada daha zayıf)
- Güncel bilgi gerektiren görevler (R1’in eğitim verisi kesim tarihi var)
R1 Kullanımını Optimize Etme
R1’in akıl yürütme izleri uzun olabilir. Basit bir matematik problemi, nihai cevaptan önce 500+ token zincirleme düşünce üretebilir. Bunu yönetmek için ipuçları:
max_tokensdeğerini uygun ayarlayın. R1 çıktıları, aynı görev için akıl yürütme yapmayan modellere göre 3-5 kat daha uzun olabilir.- Nihai cevabı ayrıştırın. R1 genellikle akıl yürütme izinden sonra sonucunu net bir formatta verir.
- Daha basit görevler için distile edilmiş sürümleri kullanın. DeepSeek, 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B ve 70B parametreli R1 distile sürümleri sunar. 32B ve 70B sürümleri, çok daha düşük maliyetle çoğu akıl yürütme yeteneğini korur.
Fiyat Karşılaştırması
| Model | Girdi / 1M | Çıktı / 1M | Akıl Yürütme Yeteneği |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | $0,55 | $2,19 | Güçlü (%79,8 AIME) |
| OpenAI o3 | $2,00 | $8,00 | Güçlü (~%83 AIME) |
| Claude Opus 4.6 | $5,00 | $25,00 | İyi (~%65 AIME) |
| OpenAI o4-mini | $1,10 | $4,40 | İyi (hıza optimize edilmiş) |
R1, girdi ve çıktı için o3’ten 4 kat daha ucuzdur. Akıl yürütme kalitesinin karşılaştırılabilir olduğu iş yüklerinde (matematik, algoritmalar) R1 önemli maliyet tasarrufu sağlar.
Açık Kaynak Ekosistemi
R1 MIT lisanslıdır. Şunları yapabilirsiniz:
- Ticari olarak kısıtlama olmadan kullanmak
- Kendi verilerinizle ince ayar yapmak
- Daha küçük modeller eğitmek için distile etmek
- Yerel olarak çalıştırmak (tam model için Q4’te yaklaşık 336GB RAM gerekir)
- Kendi altyapınızda dağıtmak
Mevcut distile sürümler:
| Sürüm | Parametreler | Kullanım Alanı |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | Uç cihazlar, mobil |
| R1-Distill-Qwen-7B | 7B | Yerel geliştirme, test |
| R1-Distill-Llama-8B | 8B | Yerel geliştirme |
| R1-Distill-Qwen-14B | 14B | Üretim (hafif akıl yürütme) |
| R1-Distill-Qwen-32B | 32B | Üretim (güçlü akıl yürütme) |
| R1-Distill-Llama-70B | 70B | Üretim (neredeyse tam kapasite) |
32B distile sürüm, çoğu üretim dağıtımı için ideal dengedir: tam model maliyetinin çok altında güçlü akıl yürütme sağlar.
Başlarken
API Üzerinden
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Prove that the sum of the first n odd numbers equals n²."
}],
max_tokens=4096 # R1 reasoning traces can be long
)
print(response.choices[0].message.content)
Yerel Çalıştırma
# Ollama ile (tam model için ~336GB RAM gerekir)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4
# Veya 32B distile sürümü kullanın (~20GB RAM gerekir)
ollama pull deepseek-r1:32b
Sırada Ne Var: DeepSeek V3 ve Ötesi
DeepSeek V3 (akıl yürütme olmayan halefi) zaten geliştirilmiş genel yeteneklerle yayınlandı. DeepSeek ekibi, açık kaynak modellerin neler başarabileceği sınırlarını zorlamaya devam ediyor.
Akıl yürütme görevleri için R1 en iyi açık kaynak seçeneği olmaya devam ediyor. Genel görevler için DeepSeek V3, 1M token başına $0,28/$0,42 ile en uygun maliyetli modellerden biri.
Her ikisi de LemonData üzerinden tek API anahtarıyla erişilebilir. Kayıtta $1 ücretsiz kredi.
Benchmarklar Şubat 2026 itibarıyla. DeepSeek R1 ağırlıkları huggingface.co/deepseek-ai adresinde mevcuttur.