LG EXAONE Deep vs DeepSeek R1: AI Akıl Yürütme Modelleri Karşılaştırması

Giriş

Yapay zeka akıl yürütme modelleri alanı giderek daha rekabetçi hale geldi ve birçok kuruluş, karmaşık matematiksel ve mantıksal akıl yürütme görevlerinde çığır açıcı performans iddialarında bulunuyor. LG’nin yakın zamanda piyasaya sürdüğü 32 milyar parametreli EXAONE Deep akıl yürütme modeli, DeepSeek R1 gibi köklü rakipleri geride bıraktığı iddialarıyla büyük ilgi topladı. Ancak gerçek dünya testleri, pazarlama iddialarının ötesinde daha incelikli bir tablo ortaya koyuyor. Bu makalede, EXAONE Deep’in gerçek performansı, önde gelen diğer akıl yürütme modelleriyle karşılaştırılarak, iddia edilen kıyaslamalar ile pratik işlevsellik arasındaki fark ele alınmaktadır. Uygulamalı testler ve ayrıntılı karşılaştırma yoluyla, bu modellerin gerçekte neler yapabildiğini, karmaşık akıl yürütme görevlerini nasıl ele aldıklarını ve üretim ortamlarında bu araçları değerlendiren kuruluşlar için bunun ne anlama geldiğini inceleyeceğiz.

Yapay Zeka Akıl Yürütme Modellerini ve Test Anı Kod Çözümünü Anlamak

Akıl yürütme modellerinin ortaya çıkışı, yapay zekanın karmaşık problem çözmeye yaklaşımında temel bir değişimi temsil ediyor. Tek seferde yanıt üreten geleneksel dil modellerinin aksine, akıl yürütme modelleri, çıkarım sırasında sorunları adım adım düşünmek için önemli hesaplama kaynakları ayıran test anı kod çözümü (test-time decoding) adı verilen bir teknik kullanır. Bu yaklaşım, çoğu zaman bir sorunun farklı yönlerini ele almamız gereken insan akıl yürütmesine benzer. Kavram, OpenAI’nin o1 modeliyle öne çıktı ve o zamandan beri DeepSeek, Alibaba ve şimdi de LG gibi birçok kuruluş tarafından benimsendi. Bu modeller, genellikle son çıktıda kullanıcıya gösterilmeyen ancak modelin içsel muhakeme sürecini temsil eden “düşünme” veya “akıl yürütme” token dizileri üretir. Düşünme token’ları, modelin farklı çözüm yollarını keşfetmesini, hataları yakalamasını ve nihai cevaba ulaşmadan önce yaklaşımını iyileştirmesini sağladığı için kritiktir. Bu, özellikle matematiksel problemler, mantıksal akıl yürütme görevleri ve tek geçişte önemli ayrıntıların gözden kaçabileceği veya yanlış sonuçlara yol açabilecek çok adımlı senaryolar için değerlidir.

Kurumsal Yapay Zeka Uygulamaları İçin Akıl Yürütme Modellerinin Önemi

Yapay zeka sistemlerini uygulayan kuruluşlar için akıl yürütme modelleri, karmaşık görevlerde güvenilirlik ve doğruluk açısından önemli bir ilerleme sunar. Geleneksel dil modelleri çok adımlı matematiksel problemler, mantıksal çıkarımlar ve kısıtlamaların ve koşulların dikkatlice analiz edilmesini gerektiren senaryolarda genellikle zorlanır. Akıl yürütme modelleri bu sınırlamaları, çözüme nasıl ulaştıklarını açıkça göstererek giderir ve böylece modelin sonuca nasıl vardığına dair şeffaflık sağlar. Bu şeffaflık, yapay zekanın önerilerine dayalı kararların denetlenebilir ve açıklanabilir olması gereken kurumsal ortamlarda özellikle önemlidir. Ancak bu yaklaşımın ödediği bedel, hesaplama maliyeti ve gecikmedir. Akıl yürütme modelleri, nihai cevabı üretmeden önce çok sayıda düşünme token’ı oluşturduğundan, standart dil modellerine kıyasla daha fazla işlem gücü gerektirir ve yanıt süresi daha uzundur. Bu da model seçimini kritik hale getirir—kuruluşlar sadece kıyaslama puanlarını değil, kendi özel kullanım senaryolarında gerçek dünya performansını da anlamalıdır. Farklı tedarikçilerin iddialı performans söylemleriyle piyasaya sürdükleri akıl yürütme modellerinin çoğalması, bağımsız test ve karşılaştırmayı bilinçli dağıtım kararları için vazgeçilmez kılar.

LG’nin EXAONE Deep Modeli: İddialar ve Gerçekler

LG’nin EXAONE Deep modeliyle akıl yürütme model pazarına girişi, şirketin önemli araştırma yetenekleri ve modelin nispeten mütevazı 32 milyar parametreli boyutu nedeniyle büyük ilgi gördü. LG’nin tanıtım materyalleri, EXAONE Deep’in yalnızca 64 denemede AIME (American Invitational Mathematics Examination) yarışmasında %90 doğruluk ve MATH-500 problemlerinde %95 başarı elde ettiğini iddia eden etkileyici kıyaslama sonuçları sundu. Eğer doğruysa, bu rakamlar DeepSeek R1 ve Alibaba’nın QwQ modelleriyle rekabetçi veya onların ötesinde bir performansa işaret ederdi. Şirket ayrıca, çıkarım hızını artırmak amacıyla daha küçük modellerin büyük modellerin üreteceği token’ları tahmin ettiği spekülatif kod çözümünde kullanılmak üzere tasarlanmış 2,4 milyar parametreli bir varyant dahil olmak üzere farklı boyutlarda birden fazla model yayınladı. Ancak, standart akıl yürütme problemleriyle yapılan pratik testlerde, EXAONE Deep, kıyaslama iddialarıyla çelişen endişe verici davranışlar sergiledi. Model, mantıklı sonuçlara ulaşmadan uzun düşünce döngülerine girme eğilimi gösterdi ve üretken akıl yürütmeden ziyade tekrarlayan veya anlamsız görünen binlerce token üretti. Bu davranış, modelin eğitimi, kıyaslama değerlendirme metodolojisi veya modelin belirli istemlerle nasıl başa çıktığı konusunda olası sorunlara işaret ediyor.

Buz Küpü Problemi: Kritik Bir Test Senaryosu

Akıl yürütme modelleri arasındaki pratik farkları anlamak için, akıl yürütme modeli kalitesinin standart bir testi haline gelen ve basit gibi görünen bir soruyu ele alalım: “Beth, tavaya birkaç bütün buz küpü koyar. Bir dakika sonra tavada 20 buz küpü vardır. İki dakika sonra 10 buz küpü vardır. Üç dakika sonra 0 buz küpü vardır. Üçüncü dakikanın sonunda tavada kaç bütün buz küpü bulunabilir?” Doğru cevap sıfırdır; çünkü soru açıkça üçüncü dakikanın sonunda bütün buz küplerini sormakta ve problemde o anda sıfır olduğu belirtilmektedir. Ancak bu problem, fazla düşünen veya buz küplerinin erimesi anlatımına kafası karışan modelleri kandırmak için tasarlanmıştır. Bazı modeller, buz küplerinin zamanla eridiğini varsayarak erime oranlarını hesaplamaya çalışabilir ve doğrudan cevaptan sapabilir. EXAONE Deep bu problem üzerinde test edildiğinde, yaklaşık 5.000 tokenlık bir düşünme süreci oluşturdu ancak tutarlı bir sonuca ulaşamadı. Modelin akıl yürütme süreci rayından çıktı, üretilen metin giderek tutarsızlaştı ve mantıklı problem çözme sergilemedi. Üretilen token’lar tamamlanmamış düşünce parçaları içeriyordu ve model asla net bir akıl yürütme yolu veya nihai cevap ortaya koyamadı. Bu performans, problemin olması gerektiği gibi ele alınmasına tamamen zıt—bir akıl yürütme modeli hileyi tanımalı, mantığı açıkça işlemeli ve cevaba verimli şekilde ulaşmalıdır.

Karşılaştırmalı Performans: EXAONE Deep vs. DeepSeek R1 vs. QwQ

Aynı buz küpü problemi, DeepSeek R1 ve Alibaba’nın QwQ modeli üzerinde test edildiğinde, her iki model de belirgin şekilde daha iyi performans gösterdi. DeepSeek R1, sorunu metodik şekilde işledi, net bir düşünce süreci sergiledi ve doğru olan sıfır cevabına ulaştı. Modelin akıl yürütmesi şeffaf ve mantıklıydı; sorunu nasıl değerlendirdiğini, hileyi tanıdığını ve doğru cevaba nasıl karar verdiğini gösteriyordu. QwQ da güçlü bir performans sergiledi; o da uzunca bir düşünme süreci üretti. İlginç şekilde QwQ, başlangıçta buz küplerinin erime süresini, sorunun fizik mi yoksa matematik mi sorduğunu tartıştı, fakat nihayetinde doğru cevaba ulaştı. Temel fark, her iki modelin de düşünme süreçleri boyunca tutarlı bir akıl yürütme sergilemesi, farklı açılardan yaklaşsa bile mantığı sürdürebilmesiydi. Yeterli bilgiye ulaştıklarında cevaba karar verebiliyorlardı. EXAONE Deep ise bu noktaya hiç ulaşamadı. Anlamsız şekilde token üretmeye devam etti, hiçbir cevap vermedi veya mantıklı ilerleme göstermedi. Bu durum, modelin temel akıl yürütme görevlerini ele alma biçiminde, etkileyici kıyaslama iddialarına rağmen, ciddi sorunlar olabileceğine işaret ediyor.

Spekülatif Kod Çözümü ve Model Optimizasyonunu Anlamak

EXAONE Deep’in yayınında ilginç teknik bir özellik, spekülatif kod çözümü yoluyla birlikte çalışmak üzere tasarlanmış birden fazla model boyutunun dahil edilmesi. 2,4 milyar parametreli sürüm, daha büyük 32 milyar parametreli modelin üreteceği token’ları tahmin eden bir taslak model olarak kullanılabiliyor. Taslak modelin tahminleri ana modelin üretimiyle örtüştüğünde, sistem ana modelin hesaplamasını atlayıp taslak tahmini kullanabiliyor ve böylece çıkarım sürecini hızlandırabiliyor. Bu, gecikmeyi ve hesaplama gereksinimini önemli ölçüde azaltabilen sofistike bir optimizasyon tekniği. Testlerde, spekülatif kod çözümü uygulamasında başarılı taslak tahminleri gösteren yeşil token’lar görüldü ve bu tekniğin amaçlandığı gibi çalıştığını gösterdi. Ancak bu optimizasyon, ana modelin akıl yürütme kalitesindeki temel sorunu çözmüyor. Kötü akıl yürütmenin daha hızlı gerçekleştirilmesi, yine de kötü akıl yürütmedir. Bu optimizasyonun varlığı, ayrıca LG’nin kıyaslama sonuçlarının, gerçek dünya kullanım alışkanlıklarına iyi yansımayan konfigürasyonlar veya tekniklerle elde edilip edilmediği konusunda da soru işaretleri doğuruyor.

FlowHunt’ın Yapay Zeka Modeli Değerlendirme ve Otomasyon Yaklaşımı

Birden fazla yapay zeka modelini değerlendirmekte zorlanan kuruluşlar için FlowHunt, test ve kıyaslama sürecini otomatikleştiren kapsamlı bir platform sunar. Farklı modellerde manuel testler yürütüp sonuçları karşılaştırmak yerine, FlowHunt ekiplerin model performansını sistematik olarak farklı boyutlarda değerlendiren otomatik iş akışları kurmasına olanak tanır. Bu, performansın problem tipine, karmaşıklığa ve istem formülasyonuna göre önemli ölçüde değişebildiği akıl yürütme modeli karşılaştırmalarında özellikle değerlidir. FlowHunt’ın otomasyon olanakları, ekiplerin standart problem setleriyle modelleri test etmesini, zaman içinde performans metriklerini takip etmesini ve kapsamlı karşılaştırma raporları oluşturmasını sağlar. Platform, farklı tedarikçilerin modelleri ve API’leriyle entegre olabildiği için, çeşitli tedarikçilerin modelleri tek bir birleşik iş akışında değerlendirilebilir. EXAONE Deep, DeepSeek R1 veya QwQ gibi akıl yürütme modellerinin dağıtımını düşünen ekipler için FlowHunt, tedarikçi iddiaları yerine gerçek performansa dayalı veri odaklı kararlar almak için altyapı sunar. Platformun tekrarlı test görevlerini otomatikleştirme yeteneği, mühendislik kaynaklarının manuel kıyaslama yerine entegrasyon ve optimizasyona odaklanmasını da mümkün kılar.

Bağımsız Test ve Doğrulamanın Önemi

EXAONE Deep’in iddia edilen performansı ile testlerde gözlemlenen gerçek davranışı arasındaki fark, yapay zeka benimsemede kritik bir dersin altını çiziyor: tedarikçi kıyaslamaları her zaman bağımsız testlerle doğrulanmalıdır. Kıyaslama sonuçları; kullanılan test seti, değerlendirme metodolojisi, donanım konfigürasyonu ve modelin çıkarım parametreleri gibi sayısız faktörden etkilenebilir. Bir model belirli bir kıyaslamada iyi performans gösterebilirken, başka tür problemler veya gerçek dünya senaryolarında zorlanabilir. Bu yüzden Weights & Biases gibi kuruluşlar ve bağımsız araştırmacılar yapay zeka ekosisteminde çok önemli bir rol oynar—tarafsız testler ve analizler sunarak topluluğun modellerin gerçekte neler yapabileceğini anlamasına yardımcı olurlar. Akıl yürütme modelleri üretim ortamında kullanılacaksa, organizasyonlar kendi alanlarından temsilci problem setlerinde kendi testlerini yürütmelidir. Matematiksel akıl yürütmede başarılı olan bir model, mantıksal çıkarımda veya kod üretiminde zorlanabilir. Buz küpü problemi, basit gibi görünse de, bir modelin hileli soruları algılayıp aşırı düşünmeden kaçınıp kaçınamayacağını ortaya koyduğu için faydalı bir tanılama aracıdır. Bu tür sorunlarda başarısız olan modeller, daha karmaşık akıl yürütme görevlerinde de zorlanacaktır.

Teknik Sorunlar ve Olası Nedenler

EXAONE Deep testlerinde gözlemlenen uzun düşünce döngüleri birkaç olası sorundan kaynaklanıyor olabilir. Bir olasılık, modelin eğitim sürecinde ne zaman düşünmeyi bırakıp cevaba geçmesi gerektiğinin yeterince öğretilmemesidir. Akıl yürütme modellerinin eğitiminde, uzun düşünmenin faydaları ile aşırı düşünme ve verimsiz token üretimi riskleri arasında denge kurulması gerekir. Eğitim sürecinde, ne zaman durulacağına dair yeterli örnek yoksa, model maksimum sınırına kadar token üretmeye devam edebilir. Bir diğer olasılık ise modelin istem (prompt) işleme konusunda sıkıntıları olması; özellikle belirli türdeki soruları veya talimatları nasıl yorumladığıyla ilgili. Bazı modeller, belirli istem biçimlerine karşı hassastır ve bir sorunun nasıl formüle edildiğine göre farklı davranabilir. EXAONE Deep’in tutarsız ve anlamsız token dizileri üretmesi, modelin anlamlı içerik üretmeksizin token ürettiği bir duruma girdiğini gösterebilir; bu da modelin dikkat mekanizmalarında veya token tahmin mantığında sorun olabileceğine işaret eder. Üçüncü bir olasılık ise, kıyaslama değerlendirme metodolojisinin, gerçek dünya testlerinde kullanılan konfigürasyonlardan veya istem stratejilerinden farklı olması ve böylece bildirilen ile gerçek sonuçlar arasında önemli bir performans farkına yol açmasıdır.

Akıl Yürütme Modeli Pazarı İçin Çıkarımlar

EXAONE Deep’te gözlemlenen performans sorunları, akıl yürütme modeli pazarı için daha geniş sonuçlar doğuruyor. Daha fazla kuruluş yeni modeller piyasaya sürdükçe, etkileyici kıyaslama iddialarına sahip fakat gerçek dünya performansı şüpheli modellerle pazarın doyması riski ortaya çıkıyor. Bu da üretim dağıtımı için model seçmeye çalışan kuruluşlar için zorlu bir ortam yaratıyor. Çözüm ise, bağımsız testlere, standartlaştırılmış değerlendirme metodolojilerine ve model sınırlamaları konusunda şeffaflığa daha fazla vurgu yapılmasıdır. Akıl yürütme modeli alanı, bu modellerin değerlendirilip karşılaştırılmasında sektör genelinde standartlardan fayda görecektir; tıpkı başka yapay zeka kıyaslamalarının gelişiminde olduğu gibi. Ayrıca, köklü rakiplerini önemli ölçüde geride bıraktığını iddia eden modellere karşı dikkatli olunmalıdır; özellikle de performans farkı, modelin mimarisi veya eğitim yaklaşımıyla tutarsız görünüyorsa. DeepSeek R1 ve QwQ, çoklu test senaryolarında tutarlı performans sergiledi ve bu da yeteneklerine güven sağladı. EXAONE Deep’in tutarsız performansı—mükemmel kıyaslama iddiaları ama zayıf gerçek sonuçlar—ya modelde ya da kıyaslama yöntemlerinde sorunlar olduğuna işaret ediyor.

Akıl Yürütme Modellerinin Değerlendirilmesinde En İyi Uygulamalar

Akıl yürütme modellerini dağıtmayı düşünen kuruluşlar, yapılandırılmış bir değerlendirme süreci izlemelidir. Öncelikle, kendi alanınızdan veya kullanım senaryonuzdan problemleri içeren temsili bir test seti oluşturun. Genel kıyaslamalar, modelin gerçek problemlerinizi nasıl ele alacağını yansıtmayabilir. İkinci olarak, aynı sorunlarda birden fazla modeli test ederek doğrudan karşılaştırma yapın. Bu, donanım, çıkarım parametreleri ve istem formülasyonu dahil olmak üzere test ortamının standartlaştırılmasını gerektirir. Üçüncü olarak, yalnızca doğruluğu değil; gecikme ve token üretimi gibi verimlilik metriklerini de değerlendirin. Doğru cevap üreten, fakat 10.000 düşünme token’ı gerektiren bir model, gerçek zamanlı yanıt gereken üretim ortamları için pratik olmayabilir. Dördüncü olarak, sadece nihai cevabı değil, modelin akıl yürütme sürecini de inceleyin. Yanlış bir akıl yürütmeyle doğru cevaba ulaşan bir model, parametreleri değişen benzer sorunlarda başarısız olabilir. Beşinci olarak, modelin kafa karıştırmak için tasarlanmış sınır durumlarını ve hileli soruları nasıl ele aldığını test edin. Son olarak, sadece modelin lisans veya API maliyetini değil, çıkarım için gereken hesaplama kaynakları ve entegrasyon için gerekli mühendislik çabası gibi toplam sahip olma maliyetini de göz önünde bulundurun.

Model Boyutunun ve Verimliliğin Rolü

EXAONE Deep’in 32 milyar parametreli boyutu, bazı rakip akıl yürütme modellerine göre dikkate değer şekilde daha küçüktür; bu da modelin sorunlarının yetersiz kapasiteden kaynaklanıp kaynaklanmadığı sorusunu gündeme getiriyor. Ancak, model boyutu tek başına akıl yürütme yeteneğini belirlemez. Benzer parametre aralığında çalışan QwQ da güçlü akıl yürütme performansı sergiler. Bu da EXAONE Deep’in sorunlarının, model boyutunun temel sınırlamalarından ziyade, büyük olasılıkla eğitim metodolojisi, mimari tasarım veya çıkarım konfigürasyonuyla ilgili olduğunu gösteriyor. EXAONE Deep’in yayımlanan sürümünde 2,4 milyar parametreli bir taslak modelin dahil edilmesi, LG’nin verimlilik konusunda düşündüğünü gösteriyor ve bu takdire şayan. Ancak, verimlilik kazanımları yalnızca temel modelin doğru sonuçlar üretmesi durumunda değerlidir. Çoğu üretim senaryosunda, hızlı bir yanlış cevap, yavaş ama doğru bir cevaptan daha kötüdür. Akıl yürütme modeli pazarında ölçekli dağıtımlar için verimliliğe verilen önem artacak gibi görünüyor, ancak bu optimizasyon, akıl yürütme kalitesi pahasına yapılmamalıdır.

Akıl Yürütme Modelleri İçin Gelecek Yönelimler

Akıl yürütme modeli alanı hâlâ erken aşamalarında ve önümüzdeki aylarda ve yıllarda önemli bir evrim bekleniyor. Daha fazla kuruluş model yayımladıkça ve daha fazla bağımsız test yapıldıkça, pazar muhtemelen tutarlı ve güvenilir performans sergileyen modeller etrafında konsolide olacak. DeepSeek ve Alibaba gibi kuruluşlar, tutarlı performanslarıyla güvenilirlik kazandı; yeni oyuncular olan LG ise, testlerde gözlemlenen performans sorunlarını çözmeden pazarda kabul göremeyebilir. Ayrıca, akıl yürütme modellerinin nasıl eğitildiği ve değerlendirildiği konusunda da sürekli yenilik göreceğiz. Şu anki kapsamlı düşünce token’ı üretme yaklaşımı etkili ancak hesaplama açısından pahalı. Gelecekteki modeller, benzer doğruluk seviyelerine daha az token ile ulaşan daha verimli akıl yürütme mekanizmaları geliştirebilir. Ayrıca, matematik, kod üretimi veya mantıksal akıl yürütme gibi belirli alanlara optimize edilen modellerle daha fazla uzmanlaşma göreceğiz. Akıl yürütme modellerinin, geri getirme ile güçlendirilmiş üretim veya araç kullanımı gibi diğer yapay zeka teknikleriyle entegrasyonu da yeteneklerini ve uygulanabilirliğini artıracaktır.

Sonuç

LG’nin EXAONE Deep modeli, akıl yürütme modeli pazarına iddialı bir giriş temsil ediyor; ancak gerçek dünya testleri, modelin iddia edilen performansı ile gerçek yetenekleri arasında önemli boşluklar olduğunu ortaya koyuyor. Modelin kıyaslama sonuçları, DeepSeek R1 ve Alibaba’nın QwQ’su ile rekabetçi bir performans sergilediğini gösterse de, standart akıl yürütme problemlerindeki pratik testler, EXAONE Deep’in temel görevlerde zorlandığını, mantıklı sonuçlara ulaşmadan gereksiz sayıda token ürettiğini ortaya koyuyor. Aynı sorunlarda DeepSeek R1 ve QwQ, net ve mantıklı akıl yürütme süreçleriyle üstün performans sergiledi ve doğru cevaba ulaştı. Üretim ortamında kullanılacak akıl yürütme modellerini değerlendiren kuruluşlar için bu analiz, bağımsız test ve doğrulamanın kritik önemini vurguluyor. Tedarikçi kıyaslamaları, model yeteneğinin nihai ölçütü olarak değil, değerlendirme için bir başlangıç noktası olarak ele alınmalıdır. Akıl yürütme modeli pazarı; şeffaflığın, standartlaştırılmış değerlendirme metodolojilerinin ve araştırma topluluğu tarafından sürdürülen bağımsız testlerin artmasıyla gelişecektir. Bu teknoloji olgunlaştıkça, titiz model değerlendirme ve karşılaştırma süreçlerine yatırım yapan kuruluşlar, kendi özel kullanım senaryoları için gerçekten değer üreten akıl yürütme modellerini seçip uygulamada daha iyi konumlanacaktır.