DeepSeek’ten 2026’nın İlk Büyük Hamlesi: Dev Yapay Zekâ Modellerini Daha Ucuza Eğitmenin Yeni Yolu mHC

Yapay zekâ ekosistemi 2026’ya hızlı başladı. Çin merkezli DeepSeek, yayımladığı yeni teknik çalışmada temel (foundation) modellerin eğitimini daha verimli hâle getirmeyi hedefleyen bir mimari önerdi: Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC). Şirketin kurucusu Liang Wenfeng imzalı çalışma, özellikle çok büyük modellerde eğitim maliyetlerinin “doğal sınır” gibi görülmesine itiraz ediyor ve daha düşük bütçeyle rekabet edebilmenin kapısını aralamayı amaçlıyor.

Not: Aşağıdaki değerlendirmeler, yayımlanan teknik iddiaların özetidir. Bağımsız kıyaslamalar ve geniş ölçekli endüstri testleri sonuçları netleştirecektir.

DeepSeek neyi hedefliyor?

Bugün dev modelleri eğitmenin en büyük problemi yalnızca donanım maliyeti değil; aynı zamanda ölçek büyüdükçe ortaya çıkan eğitim kararsızlığı, bellek baskısı ve verimsiz hesaplama. DeepSeek’in iddiası, mHC ile şu iki hedefin aynı anda yakalanabileceği yönünde:

• Daha büyük modellere daha “stabil” şekilde ölçeklenebilmek
• Bunu yaparken hesaplama/bellek maliyetlerini kontrol altında tutmak

Bu, özellikle işlem gücü erişimi sınırlı olan oyuncuların (veya maliyet optimizasyonu yapmak isteyenlerin) dikkatini çeken bir vaat.

mHC nedir? Basit anlatımla ne değiştiriyor?

mHC, önceki yıllarda önerilen Hyper-Connections (HC) fikrinin daha kısıtlayıcı ve “kontrollü” bir türevi gibi konumlanıyor. Klasik derin ağlarda katmanlar arası bilgi akışı çoğu zaman standart yollarla taşınırken, “connection” tabanlı yaklaşımlar bilgi akışına ek güzergâhlar tanımlayarak:

• gradyan akışını iyileştirmeyi,
• derin ağlarda sinyalin “bozulmasını” azaltmayı,
• eğitim sürecini daha kararlı hâle getirmeyi

hedefler.

DeepSeek’in mHC yaklaşımı ise bu bağlantıları belirli bir kısıt (manifold kısıtı) altında tutarak, ek bağlantıların getirebileceği maliyeti/bellek kullanımını daha makul seviyede tutmayı amaçlıyor. Özetle: “Daha iyi bağlantı” fikrini daha disiplinli bir yapıya sokmaya çalışıyor.

Hangi ölçekte denenmiş?

Çalışmada yaklaşımın farklı boyutlarda modeller üzerinde sınandığı belirtiliyor (milyarlarca parametre seviyesinde). Buradaki kritik nokta, mHC’nin yalnızca küçük deneylerde değil, ölçek büyüdüğünde de daha öngörülebilir bir eğitim profili sunduğunun iddia edilmesi.

Eğer bu sonuçlar farklı veri kümeleri ve eğitim reçeteleriyle de doğrulanırsa, mHC benzeri yöntemler büyük model eğitiminde “varsayılan” mimari tercihlerden biri hâline gelebilir.

Neden “tam zamanında” bir hamle?

Sektörde en pahalı kalem hâlâ eğitim. Bir mimari iyileştirme:

• aynı kaliteyi daha az hesaplamayla,
• ya da daha iyi kaliteyi benzer bütçeyle

sunabildiği ölçüde, rekabeti doğrudan etkiliyor.

Bu yüzden DeepSeek’in teknik metni bizzat üst düzey imzayla paylaşması, birçok kişi tarafından “sıradaki modelin hazırlığı” şeklinde okunuyor. Geçmişte de benzer teknik yayınların ardından yeni model duyuruları gelmişti; 2026 için de benzer bir takvimin işaret edilebileceği konuşuluyor.

Bu gelişme kimleri etkiler?

mHC’nin vaat ettiği verimlilik senaryosu gerçekleşirse, etkiler birkaç grupta net hissedilebilir:

• Model geliştiren şirketler: Aynı bütçeyle daha büyük denemeler / daha hızlı iterasyon.
• Bulut ve donanım tarafı: Eğitim talebi devam etse bile “verimlilik odaklı” optimizasyonlar fiyat/performans dengesini değiştirebilir.
• Açık kaynak ekosistemi: Büyük ölçekli eğitim reçeteleri daha erişilebilir hâle gelebilir (donanım bariyeri kısmen yumuşayabilir).
• Son kullanıcılar: Daha hızlı gelişen modeller, ürünlere daha hızlı yansıyabilir (çeviri, görsel üretim, arama, asistanlar vb.).

Sırada ne var?

Bu tür teknik paylaşımların gerçek değeri, genellikle iki yerde ortaya çıkar:

1. Bağımsız tekrar (reproduction): Başka ekipler aynı sonucu alabiliyor mu?
2. Gerçek ürünle entegrasyon: Yeni mimari, bir sonraki amiral gemisi modelde gerçekten kullanılıp fark yaratıyor mu?

Önümüzdeki haftalarda/aylarda, mHC’nin farklı eğitim reçeteleriyle (farklı optimizer, farklı veri karışımları, farklı uzun bağlam stratejileri) denenmesi ve sonuçların netleşmesi beklenebilir. Eğer iddia edilen maliyet/kararlılık avantajı geniş ölçekte doğrulanırsa, 2026 boyunca “büyük model eğitiminin maliyeti” tartışması yeni bir evreye girebilir.