DeepSeek AI nedir? Bu yerli büyük modelin kripto para ticaretini nasıl etkilediğini öğrenin

robot
Abstract generation in progress

近期ki kripto para ticaret denemelerinde, DeepSeek adlı Çin yapay zeka modeli şaşırtıcı bir performans gösterdi. Alpha Arena kripto ticaret yarışmasında, yalnızca 9 gün içinde başlangıç sermayesini 10.000 dolar’dan 22.500 dolar’a yükselterek %125’lik şaşırtıcı getiri oranı sağladı.

Bu başarı, Alibaba’nın Qwen 3 Max modeliyle bile yarıştı ve DeepSeek’i yapay zeka ticareti alanında yeni bir yıldız haline getirdi.

![] ( https://img-cdn.gateio.im/social/moments- 9 a 31 a 6 ba 141 a 21 f 30 fa 89056 a 4556 d 45)

DeepSeek’in Kökeni ve Gelişimi

DeepSeek (Derinlikli Arayış), Çin’in Hangzhou şehrinde bulunan bir yapay zeka şirketidir ve 2023 yılında kurulmuştur. Tanınmış sayısal varlık yönetimi devi High-Flyer tarafından yatırım almıştır.

Şirket, gelişmiş büyük dil modelleri ve ilgili teknolojilerin geliştirilmesine odaklanmış olup, DeepSeek LLM, DeepSeek Coder, DeepSeekMath ve DeepSeek-VL gibi modelleri yayınlamıştır.

2025 yılının 20 Ocak’ında, DeepSeek resmi olarak DeepSeek-R 1 modelini göndermiştir. Bu model, matematik, kod ve doğal dil akıl yürütme görevlerinde OpenAI’nin O 1 modeliyle benzer performans sergilemektedir. En yeni yayınlanan DeepSeek-V 3.2 modeli ise geniş çapta dikkat çekmiştir. Bu model, AI Gönderi maliyetini V 3.1’in 1/6 ila 1/7’sine düşürmüş ve uzun bağlam hızını 2 ila 3 kat artırmıştır.

DeepSeek Model Ailesi ve Teknolojik Evrim

Gönderi mimarisi inovasyonu

DeepSeek’in teknolojik mimarisi, Transformer’ın varyant yapısı ve dinamik Gönderi mekanizmasını birleştirerek, çok ölçekli özellik birleştirme ile anlamlılık anlayışını ve üretimini dengelemektedir.

Temel avantajları üç ana noktada özetlenebilir:

  • Dinamik Gönderi mekanizması: Kapı birimleri aracılığıyla Gönderi ağırlıklarını dinamik olarak dağıtarak, uzun metin işleme yeteneğini korurken hesaplama karmaşıklığını azaltır. 10.000 token’lık belgeyi işlerken, standart Transformer’a göre hesaplama %42 düşer.
  • Karma uzman sistemi: 16 uzman modülü kullanarak, her token yalnızca 2 ila 3 uzmanı aktive eder. Bu, model kapasitesini artırırken, çıkarım maliyetlerini kontrol altında tutar.
  • Aşamalı eğitim stratejisi: aşamalı olarak ön eğitim, talimat ince ayarı ve insan geri bildirimli güçlendirilmiş öğrenme gerçekleştirir. Kod üretiminde, sentezlenmiş veri artırımıyla kod doğruluğu %89.7’ye yükselmiştir.

Performans gösterimi mükemmel

MMLU kıyaslamasında, DeepSeek-72B modeli matematik, fizik gibi STEM alanlarında 81.3 puan almış ve GPT-4’ün 79.8 puanını aşmıştır.

Kod tamamlama görevinde, Pass@1 göstergesi %68.2’ye ulaşmış ve Codex’e göre 12 puanlık bir artış göstermiştir.

DeepSeek’in kripto ve finans piyasalarındaki performansı

Kripto para ticaret yarışmasında öne çıktı

Nof 1 tarafından başlatılan Alpha Arena kripto yatırım projesinde, DeepSeek’in Chat V 3.1 modeli üstün ticaret yetenekleri sergilemiştir.

Bu yarışma, altı yapay zeka modelinin her biri 1 milyon dolar başlangıç sermayesiyle, aynı piyasa bilgisi koşulları altında Bitcoin, Ether, Dogecoin gibi dijital varlıklarla en yüksek getiri için yarışmasını sağlamıştır.

28 Ekim itibarıyla, DeepSeek %125 getiri sağlayarak diğer uluslararası rakipleri geride bırakmıştır.

Buna karşılık, OpenAI’nin GPT-5 modeli yaklaşık %60 kayıp yaşamış ve bakiyesi yaklaşık 4000 dolara düşmüştür; Google DeepMind’in Gemini 2.5 Pro modeli ise %57 kayıp yaşamıştır.

Polymarket adlı tahmin platformunda, DeepSeek’in galip gelme olasılığı %61 olarak tahmin edilmiştir ve bu oran Alibaba’nın %29’unun oldukça üzerindedir.

ABD hisse senedi ticaretinde de üstün performans

Sadece kripto piyasasında değil, DeepSeek ABD hisse ticaretinde de yüksek performans göstermektedir.

Hong Kong Üniversitesi’nin liderliğinde gerçekleştirilen “AI-Trader” açık kaynak denemesinde, DeepSeek yaklaşık bir aylık test süresinde %10.61 yıllık getiri oranıyla birincilik elde etmiş ve aynı dönemde teknoloji hisselerini izleyen Nasdaq 100 endeksinin getirisi sadece %2.13 olmuştur.

Bu sonuç, DeepSeek’in getirilerinin referans endekse göre yaklaşık beş kat daha yüksek olduğunu göstermektedir.

DeepSeek’in API fiyat avantajı ve Açık Kaynak stratejisi

Fiyatlar büyük ölçüde düşürüldü

2025 yılının 29 Eylül’ünde, DeepSeek DeepSeek-V 3.2-Exp modelini göndermiş ve API fiyatlarını önemli ölçüde düşürmüştür.

Yeni fiyat politikasıyla, giriş token’ı önbellek erişimi sırasında fiyat 0.2 yuan/ milyon token, önbellek erişimi olmadığında 2 yuan/ milyon token, çıktı ise 3 yuan/ milyon token olarak belirlenmiştir. Bu, önceki fiyatlara göre %50’den fazla düşüş anlamına gelir.

En yeni DeepSeek-V 3.2 modeli, AI Gönderi maliyetini V 3.1’in 1/6 ila 1/7’sine düşürmüş ve API fiyatlandırması, her milyon giriş/önbellek/çıktı token’ı için sırasıyla 0.28 / 0.028 / 0.42 dolar olmuştur.

Açık Kaynak stratejisi ve yerel dağıtım

DeepSeek, MIT lisansı altında olup, Huawei ve Çin çipleriyle optimize edilmiştir. Bu, Çin’de yerel hesaplama ortamında dağıtımı kolaylaştırmaktadır.

Bu açık kaynak stratejisi, geliştiricilerin DeepSeek modelini ücretsiz ve özel olarak dağıtmesine olanak tanır ve kurumsal uygulamalara daha fazla olasılık sunar.

Gelecek Vizyonu

Yapay zeka ticaret teknolojilerinin sürekli gelişmesiyle birlikte, DeepSeek gibi yerli büyük modellerin gelecekte kripto para piyasasında ve daha geniş finans alanında giderek daha önemli rol oynayacağına inanıyoruz.

Kripto para ticaretçileri için, DeepSeek’in gelişimini takip etmek yalnızca yapay zeka teknolojilerinin ön saflarını anlamak değil, aynı zamanda geleceğin finans piyasası potansiyel yatırım fırsatlarını yakalamaktır.

BTC-3.77%
DOGE-7.13%
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Reward
  • Comment
  • Repost
  • Share
Comment
0/400
No comments
  • Pin
Trade Crypto Anywhere Anytime
qrCode
Scan to download Gate App
Community
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)