DeepSeek, evrenin matematiksel sırlarına odaklanan yapay zeka modelini tanıttı

DeepSeek, 2025’in başlarında dünyanın ilk ücretsiz erişilebilen “düşünen” yapay zeka modellerinden birini piyasaya sürerek büyük ses getirmişti. Şimdi ise Çinli şirket, doğru nihai sayısal sonuçlara bağımlılığın ötesine geçerek, teorem ispatına odaklanan, kendi kendini doğrulayabilen matematiksel akıl yürütme ve titiz adım adım çıkarım yapmayı hedefleyen DeepSeekMath-V2 modelini tanıttı.

Şirket, yeni modelin bir üretim-doğrulama döngüsü kullandığını açıkladı. Buna göre teorem ispatı için doğru çalışan bir LLM tabanlı doğrulayıcı eğitildi. DeepSeek ayrıca bu doğrulayıcıyı ödül modeli olarak kullanan bir ispat üreticisi de eğitti. İspat üreticisi, kendi ispatlarındaki sorunları tespit edip çözmeye teşvik ediliyor. Ayrıca doğrulama ölçekleme yöntemi kullanılarak, doğrulanması zor yeni ispatlar otomatik olarak etiketleniyor ve bu veriler doğrulayıcıyı sürekli geliştirmek için eğitim verisi olarak kullanılıyor.

DeepSeekMath-V2, yakın dönemdeki matematik yarışmalarında güçlü teorem ispatı yeteneklerini şimdiden ortaya koydu. Model, IMO 2025 ve CMO 2024’te altın madalya seviyesinde puanlar elde ederken, ölçeklendirilmiş test zamanı hesaplama gücüyle Putnam 2024’te 120 üzerinden 118 gibi neredeyse kusursuz bir sonuca ulaştı.

Yeni model, DeepSeek-V3.2-Exp-Base üzerine inşa edildi ve HuggingFace üzerinden erişime açık durumda. Çıkarım (inference) desteği için ise DeepSeek, DeepSeek-V3.2-Exp GitHub deposundaki desteklerin incelenmesini öneriyor.

Bu modelin piyasaya sürülmesi oldukça dikkat çekici görülüyor. Matematiğin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilecek bu yaklaşım, sağlık ve teknoloji alanlarında yeni bilimsel keşiflerin önünü açabilir. Yapay zeka şirketleri burada durmayacak; matematiksel anlayışı artırmak için yeni yöntemler geliştirmeye devam edecekler. Bu modelin açık erişimli olması da gelişmelerin hızlanmasına katkı sağlayacak. Henüz Milenyum Problemleri’nin çözümlerinin ortaya çıkmasını beklememek gerekiyor, ancak insanların bu sorunları çözmesine yardımcı olacak altyapının kurulması büyük önem taşıyor.

Model hakkında daha fazla bilgiye özel GitHub sayfası üzerinden ulaşılabiliyor. Ayrıca modelle ilgili bir araştırma makalesi PDF formatında indirilebiliyor. Modelin kendisi ise HuggingFace üzerinden indirilebiliyor.