Çin merkezli DeepSeek, 2025’in başında ücretsiz erişime açtığı düşünme yetenekli modelleriyle büyük ses getirmişti. Şirket şimdi bu başarının üzerine inşa ettiği yeni nesil modeli DeepSeekMath-V2yi duyurdu. Amaç yalnızca doğru cevabı üretmek değil; adım adım doğrulanabilir, kendi kendini denetleyebilen kapsamlı bir matematiksel akıl yürütme sistemi oluşturmak.
“Üretim–doğrulama döngüsü”: Yeni bir yaklaşım
DeepSeek’in yeni modeli, teorem ispatlama süreçlerini tamamen yeniden tanımlayan “üretim–doğrulama döngüsü” adlı bir yöntem kullanıyor. Şirket ilk olarak, LLM tabanlı yüksek hassasiyetli bir doğrulayıcı geliştirdi. Bu doğrulayıcı daha sonra “ödül modeli” olarak kullanılarak bir ispat üreticinin eğitilmesini sağladı.
Böylece model, oluşturduğu ispatlarda hata tespiti yapmak üzere teşvik ediliyor. Manuel olarak doğrulanması zor ispatlar otomatik doğrulama sistemiyle etiketleniyor ve bu etiketler doğrulayıcıyı her seferinde daha iyi hale getiren yeni eğitim verilerine dönüşüyor.
Uluslararası yarışmalarda üst düzey başarı
DeepSeekMath-V2, matematik alanında düzenlenen pek çok prestijli yarışmada şimdiden dikkat çekici sonuçlar elde etti:
- IMO 2025 ve CMO 2024 yarışmalarında altın seviye başarı,
- Putnam 2024 sınavında neredeyse kusursuz kabul edilen 118/120 puan.
Bu skorlar, modelin özellikle teorem ispatlama ve karmaşık problem çözme konularındaki üstünlüğünü açıkça ortaya koyuyor.
Model altyapısı ve erişilebilirlik
DeepSeekMath-V2, şirketin DeepSeek-V3.2-Exp-Base altyapısı üzerinde çalışıyor. Model:
- HuggingFace üzerinden indirilebiliyor,
- Çalıştırma ve uygulama desteği için DeepSeek-V3.2-Exp GitHub deposu öneriliyor.
Bilimsel keşifler için yeni kapılar aralayabilir
Modelin yayınlanması, matematiksel düşünme süreçlerini anlamada yeni bir dönemin başlangıcı olarak görülüyor. Bu gelişme, sağlık teknolojilerinden mühendislik araştırmalarına kadar pek çok alanda yeni keşiflerin tetiklenmesine katkı sağlayabilir.
Uzmanlara göre bilim dünyası için umut verici bir yenilik olsa da, Millennium Problemleri’nin çözümü henüz kapıda sayılmaz. Ancak DeepSeekMath-V2 gibi araçların araştırmacıların daha doğru ve hızlı ilerlemesine yardımcı olacağı belirtiliyor.
Daha fazla bilgi
Model hakkında ayrıntılı teknik bilgilere GitHub sayfasından ulaşılabiliyor. Araştırma makalesinin PDF sürümü indirilebilirken, model HuggingFace üzerinden herkesin erişimine açık.
