{"id":33771,"date":"2025-08-21T16:59:03","date_gmt":"2025-08-21T13:59:03","guid":{"rendered":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/2025\/08\/21\/9-soruda-deepseekin-yeni-modeli-dunyayi-sarsan-yapay-zeka-nasil-degisti-son-dakika-teknoloji-haberleri\/"},"modified":"2025-08-21T16:59:03","modified_gmt":"2025-08-21T13:59:03","slug":"9-soruda-deepseekin-yeni-modeli-dunyayi-sarsan-yapay-zeka-nasil-degisti-son-dakika-teknoloji-haberleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/2025\/08\/21\/9-soruda-deepseekin-yeni-modeli-dunyayi-sarsan-yapay-zeka-nasil-degisti-son-dakika-teknoloji-haberleri\/","title":{"rendered":"9 soruda DeepSeek’in yeni modeli: D\u00fcnyay\u0131 sarsan yapay zeka nas\u0131l de\u011fi\u015fti? – Son Dakika Teknoloji Haberleri"},"content":{"rendered":"


\n<\/p>\n

\n

\u00c7inli yapay zeka<\/a> giri\u015fimi DeepSeek, teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda b\u00fcy\u00fck ses getiren d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli R1 modelinden sonra \u015fimdi de DeepSeek-V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc tan\u0131tt\u0131.<\/p>\n

\u00c7ar\u015famba ak\u015fam\u0131 duyurulan yeni model, \u015firketin bug\u00fcne kadar geli\u015ftirdi\u011fi en iddial\u0131 yapay zeka sistemi olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor.<\/p>\n

Teknoloji<\/a> merakl\u0131lar\u0131 heyecanla DeepSeek R-2 modelini bekliyordu. Halihaz\u0131rda firman\u0131n bu modeli yak\u0131nda duyurmas\u0131 bekleniyor. Anck R-2 modelinden \u00f6nce V3.1 modeli geldi.<\/p>\n

Bu modeller R serisinden farkl\u0131 olarak hibrit bir yakla\u015f\u0131m\u0131 benimsiyor.
\u0130\u015fte sorularla yeni DeepSeek modeli ve R serisinden farkl\u0131l\u0131klar\u0131:<\/p>\n

1. V3.1 MODEL\u0130 NED\u0130R?<\/strong><\/h3>\n

685 milyar parametreye sahip olan V3.1, hem kodlama hem mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme hem de sohbet i\u015flevlerini tek bir \u00e7at\u0131 alt\u0131nda birle\u015ftiriyor.
\u00d6nceki nesil modellerde normal g\u00f6revler ve ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme i\u00e7in ayr\u0131 yap\u0131lar bulunurken, bu kez \u201ctek model, iki mod\u201d yakla\u015f\u0131m\u0131yla hem \u201cd\u00fc\u015f\u00fcnme\u201d hem de \u201cd\u00fc\u015f\u00fcnmeme\u201d modu bir arada sunuluyor. Kullan\u0131c\u0131lar, uygulama veya web \u00fczerinden yer alan \u201cdeep thinking\u201d se\u00e7ene\u011fiyle bu modlar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapabiliyor.<\/p>\n

Teknik a\u00e7\u0131dan bak\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda V3.1, yaln\u0131zca 37 milyar parametreyi etkinle\u015ftiren Mixture-of-Experts (MoE) mimarisiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Bu sayede devasa boyutuna ra\u011fmen kullan\u0131m maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fck tutulabiliyor.<\/p>\n

2. 685 M\u0130LYAR VE 37 M\u0130LYAR PARAMETRE NE DEMEK?<\/strong><\/h3>\n

Normalde bir yapay zekA modelinin parametre say\u0131s\u0131 ne kadar fazlaysa, o kadar \u00e7ok bilgi bar\u0131nd\u0131rabilir ama \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 (inference) o kadar pahal\u0131 ve yava\u015f olur.<\/p>\n

DeepSeek-V3.1\u2019in toplam parametre say\u0131s\u0131 685 milyar. Ancak yeni modelde her bir kullan\u0131c\u0131 talebinde bu 685 milyar\u0131n hepsi ayn\u0131 anda kullan\u0131lmayacak.<\/p>\n

\u0130\u015fte burada DeepSeek’in sekt\u00f6rde deprem etkisi yaratmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan fakt\u00f6rlerden biri olan “Mixture-of-Experts” (MoE) mimarisi devreye giriyor. Model, \u201cuzman\u201d (expert) diye adland\u0131r\u0131lan farkl\u0131 alt-mod\u00fcllerden olu\u015fuyor. Yani t\u00fcm modelin i\u00e7inde minik uzman yapay zeka ajanlar\u0131 var. Her i\u015flem i\u00e7in bu uzmanlar\u0131n hepsi de\u011fil, sadece konuyla ilgilenen k\u00fc\u00e7\u00fck bir k\u0131sm\u0131 aktif hale geliyor.<\/p>\n

DeepSeek-V3.1\u2019de, toplam 685 milyar parametre i\u00e7inden her bir token (yaz\u0131 par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131) i\u00e7in yaln\u0131zca yakla\u015f\u0131k 37 milyar\u0131 aktive edilecek.<\/p>\n

Bu \u015fu anlama geliyor: E\u011fitimde t\u00fcm 685 milyar parametre \u00f6\u011frenmeye katk\u0131 sa\u011fl\u0131yor, yani model \u00e7ok zengin bilgi biriktiriyor. Kullan\u0131mda ise ayn\u0131 anda sadece 37 milyarl\u0131k k\u0131s\u0131m \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. B\u00f6ylece yapay zeka arac\u0131n\u0131z \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli hale geliyor.<\/p>\n

Bir \u015firkette 685 uzman oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnelim. Ancak bir sorun \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda hepsini ayn\u0131 anda \u00e7a\u011f\u0131rmak yerine, konuyla en alakal\u0131 37 ki\u015fiyi g\u00f6revlendirmek yeterlidir. B\u00f6ylece hem i\u015f h\u0131zl\u0131 ilerler hem de kaynak bo\u015fa harcanmaz. Bu g\u00fcn\u00fcm\u00fcz yapay zeka sekt\u00f6r\u00fcnde \u00f6nemli bir ilerleme.<\/p>\n

3. TEK SEFERDE NE KADAR B\u00dcY\u00dcK B\u0130R METN\u0130 ANLAYAB\u0130LECEK?<\/strong><\/h3>\n

Model ayr\u0131ca 128 bin token’l\u0131k ba\u011flam penceresi sunuyor.<\/p>\n

Ba\u011flam penceresi (context window) bir dil modelinin \u201chaf\u0131zas\u0131\u201d gibi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r: Model ayn\u0131 anda ne kadar metni g\u00f6rebiliyor, anlam\u0131n\u0131 s\u00fcrd\u00fcrebiliyor, \u00f6nceki k\u0131s\u0131mlara referans verebiliyor. \u0130\u015fte bu da kapasiteyi belirliyor.<\/p>\n

128 bin token’l\u0131k ba\u011flam penceresi piyasada epey y\u00fcksek g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. Yani yeni V3.1 modeli, ir kitap uzunlu\u011funda metni (250-300 sayfa) tek seferde i\u015fleyebilir. Uzun raporlar, kod tabanlar\u0131, s\u00f6zle\u015fmeler veya veri setleri \u00fczerinde b\u00fct\u00fcnl\u00fckl\u00fc analizler yapabilir. Ayr\u0131ca kullan\u0131c\u0131yla yap\u0131lan uzun konu\u015fmalarda modelin \u201cunutma\u201d sorunu b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azalm\u0131\u015f oluyor.<\/p>\n

K\u0131yaslamak gerekirse; GPT-4 (ilk s\u00fcr\u00fcm): 8 bin 192 token (6-7 bin kelime), GPT-4 Turbo 128 bin token ve Anthropic Claude 3.5 Sonnet modeli ise 200 bin token’l\u0131k ba\u011flam pencerelerine sahip.<\/p>\n

4. PERFORMANSI NASIL<\/strong><\/h3>\n

\u015eirketin kendi a\u00e7\u0131klamalar\u0131na g\u00f6re, performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan da model dikkat \u00e7ekici sonu\u00e7lar veriyor.<\/p>\n

Erken testlerde Aider kodlama k\u0131yaslamas\u0131nda y\u00fczde 71,6 ba\u015far\u0131 elde eden DeepSeek-V3.1, b\u00f6ylece Anthropic\u2019in en geli\u015fmi\u015f kapal\u0131 modeli Claude Opus 4\u2019\u00fc geride b\u0131rak\u0131rken, maliyet a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00e7ok daha avantajl\u0131 oldu\u011funu g\u00f6steriyor.<\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, bir kodlama g\u00f6revini yakla\u015f\u0131k 1 dolar maliyetle tamamlarken, benzer Amerikan sistemlerinde bu rakam 70 dolara kadar \u00e7\u0131kabiliyor.
Matematiksel yetenekleri ve karma\u015f\u0131k mant\u0131k problemlerini \u00e7\u00f6zme becerisi de \u00f6nceki modellerin \u00fczerine koymu\u015f durumda.<\/p>\n

Ancak en net sonucu, \u015firketle ili\u015fkisi bulunmayan ba\u011f\u0131ms\u0131z uzmanlar\u0131n \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki g\u00fcnlerde yapaca\u011f\u0131 denemeler verecek.<\/p>\n

5. Y\u0130NE A\u00c7IK KAYNAKLI MI?<\/strong><\/h3>\n

2025 ba\u015f\u0131nda yay\u0131nlanan ilk model DeepSeek R-1 ayn\u0131 zamanda a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in de deprem etkisi yaratm\u0131\u015ft\u0131. Di\u011fer firmalar, geli\u015ftirdikleri modellerin tam olarak nas\u0131l i\u015fledi\u011fini ve e\u011fitildi\u011fini g\u00f6steren kodlar\u0131n\u0131 d\u0131\u015far\u0131ya a\u00e7mazken, DeepSeek bunun tersini yapm\u0131\u015ft\u0131.<\/p>\n

Bir teknolojinin a\u00e7\u0131k kaynak kodlu olmas\u0131, ayn\u0131 zamanda o kodlar\u0131 al\u0131p kendi bilgisayar\u0131n\u0131za kurabilece\u011finiz, daha da geli\u015ftirebilece\u011finiz ve istekleriniz do\u011frultusunda \u00f6zelle\u015ftirebilece\u011finiz anlam\u0131na geliyor.<\/p>\n

V3.1\u2019in en dikkat \u00e7ekici y\u00f6nlerinden biri de DeepSeek\u2019in a\u00e7\u0131k kaynak stratejisini s\u00fcrd\u00fcrmesi oldu. Model, MIT lisans\u0131 alt\u0131nda Hugging Face \u00fczerinden indirilebiliyor ve ticari kullan\u0131m i\u00e7in de serbest.<\/p>\n

Ancak yakla\u015f\u0131k 700 GB\u2019l\u0131k dev boyutu, modeli kendi altyap\u0131s\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak isteyenler i\u00e7in ciddi bir teknik engel olu\u015fturuyor. Bu nedenle bir\u00e7ok kullan\u0131c\u0131 i\u00e7in as\u0131l avantaj, bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar \u00fczerinden uygun maliyetli API eri\u015fimi olacak. API’ler sayesinde de belirli bir \u00fccret kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131nda yapay zeka modellerini kendi firman\u0131z i\u00e7in \u00f6zelle\u015ftirmeniz m\u00fcmk\u00fcn.<\/p>\n

DeepSeek ve yak\u0131n zamana kadar Meta’n\u0131n da kat\u0131ld\u0131\u011f\u0131 bu \u015feffafl\u0131k ak\u0131m\u0131 sekt\u00f6r\u00fcn tamam\u0131n\u0131 etkiledi. \u00d6yle ki OpenAI da GPT-5 modelini a\u00e7\u0131k kaynak politikas\u0131n\u0131 benimseyerek piyasaya s\u00fcrd\u00fc.<\/p>\n

6. MERAKLA BEKLENEN R-2 \u0130LE FARKI NED\u0130R?<\/strong><\/h3>\n

\u015eirketin kurucusu Liang Wenfeng, finans sekt\u00f6r\u00fcndeki giri\u015fimlerinden elde etti\u011fi kaynaklarla DeepSeek\u2019i b\u00fcy\u00fctmeye devam ederken, uzun vadeli hedefinin insan seviyesinde bir sistem hayali olan “genel yapay zeka” (AGI) oldu\u011funu vurguluyor.<\/p>\n

R1\u2019in devam\u0131 olmas\u0131 beklenen R2 modeliyle ilgili belirsizlik s\u00fcrerken, V3.1\u2019in hibrit yap\u0131s\u0131 nedeniyle bu projenin tamamen rafa kalkabilece\u011fi de konu\u015fuluyor.<\/p>\n

DeepSeek\u2019in R1 modeli \u201cak\u0131l y\u00fcr\u00fctme\u201d odakl\u0131 \u00f6zel bir yapay zekayd\u0131. Daha uzun s\u00fcrede yan\u0131t veriyor ama karma\u015f\u0131k mant\u0131k ve muhakeme gerektiren g\u00f6revlerde g\u00fc\u00e7l\u00fc performans g\u00f6steriyordu. Bu y\u00fczden herkes, daha geli\u015fmi\u015f bir R2 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc bekliyordu.<\/p>\n

Ancak R2\u2019nin ayr\u0131 bir model olarak \u00e7\u0131kmas\u0131 yerine, DeepSeek \u201ctek model, iki mod\u201d stratejisini benimsemi\u015f gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor. V3.1\u2019de hem \u201cd\u00fc\u015f\u00fcnme\u201d hem de \u201cd\u00fc\u015f\u00fcnmeme\u201d modlar\u0131 bir arada sunuluyor. Kullan\u0131c\u0131lar, ihtiyaca g\u00f6re bu modlar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapabiliyor. Yani R1\u2019in mant\u0131ksal derinli\u011fi art\u0131k V3.1\u2019in i\u00e7inde, ama daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t verecek \u015fekilde optimize edilmi\u015f durumda.<\/p>\n

DeepSeek\u2019e g\u00f6re V3.1, R1\u2019e k\u0131yasla yan\u0131tlar\u0131 y\u00fczde 50\u2019ye kadar daha h\u0131zl\u0131 \u00fcretebiliyor. Bu da R2\u2019ye gerek b\u0131rakmayabilir \u00e7\u00fcnk\u00fc zaten beklenen \u201cgeli\u015fmi\u015f muhakeme\u201d kabiliyetinin, hibrit yap\u0131n\u0131n i\u00e7inde \u00e7\u00f6z\u00fcld\u00fc\u011f\u00fc yorumlar\u0131 yap\u0131lmaya ba\u015flad\u0131.<\/p>\n

R2, ayr\u0131 bir \u201csaf ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme modeli\u201d olacakt\u0131. Fakat V3.1 ile DeepSeek y\u00f6n\u00fcn\u00fc \u201cajan \u00e7a\u011f\u0131\u201dna \u00e7evirdi. Yani gelecekteki hedef, R2 gibi ni\u015f bir model yerine, \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc bir tek modelin \u00fczerine yapay zeka ajanlar\u0131 in\u015fa etmek.<\/p>\n

7. T\u00dcM BUNLAR KULLANICI A\u00c7ISINDAN NE ANLAMA GEL\u0130YOR?<\/strong><\/h3>\n

Bunlar\u0131n son kullan\u0131c\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan anlam\u0131 ise \u015fu: \u00d6nceden, kullan\u0131c\u0131 bir g\u00f6rev i\u00e7in hangi modeli se\u00e7mesi gerekti\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnmek zorundayd\u0131. \u00d6rne\u011fin normal sohbet veya kodlama i\u00e7in V3’\u00fc, zor mant\u0131ksal g\u00f6revler i\u00e7in R1’i se\u00e7iyordu.<\/p>\n

\u015eimdi ise tek bir model var (V3.1) ve kullan\u0131c\u0131 basit\u00e7e \u201cd\u00fc\u015f\u00fcnme\u201d ya da \u201cd\u00fc\u015f\u00fcn\u201d modunu se\u00e7ebiliyor. Yani ayn\u0131 sistem hem h\u0131zl\u0131 cevap verebiliyor, hem de gerekti\u011finde derin muhakeme yapabiliyor. Bu, kullan\u0131c\u0131n\u0131n kafa kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131yor.<\/p>\n

Benzer bir yakla\u015f\u0131m\u0131 OpenAI da GPT-5 ile benimsedi. Eskiden ChatGPT kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n, o3, 4o veya bunlar\u0131n mini modelleri aras\u0131ndan en uygun olan\u0131n\u0131 bulup kendisinin se\u00e7mesi gerekiyordu. Ancak art\u0131k hepsi GPT-5’in i\u00e7inde olacakt\u0131 ve kullan\u0131c\u0131n\u0131n bunu d\u00fc\u015f\u00fcnmesine gerek kalmayacakt\u0131. \u00d6te yandan kullan\u0131c\u0131lar GPT-5 modelini, GPT-4 modeline g\u00f6re “so\u011fuk” ve “duygusuz” buldu. Taleplerin ard\u0131ndan OpenAI GPT-4’\u00fc geri getirdi.<\/p>\n

8. DEEPSEEK ARTIK YERL\u0130 \u00c7\u0130P M\u0130 KULLANIYOR?<\/strong><\/h3>\n

DeepSeek’in yeni modeli farkl\u0131 donan\u0131mlara uyumlu hale gelmesi i\u00e7in BF16, F8_E4M3, FP8 ve F32 gibi \u00e7oklu tens\u00f6r formatlar\u0131n\u0131 da destekliyor. \u00d6zellikle FP8 format\u0131n\u0131n, yak\u0131nda piyasaya \u00e7\u0131kacak \u00c7in yap\u0131m\u0131 yeni nesil \u00e7iplerle uyumlu \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde optimize edilmesi dikkat \u00e7ekiyor.<\/p>\n

Bu hamle, Pekin\u2019in ABD ihracat k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 kar\u015f\u0131s\u0131nda kendi yar\u0131 iletken ekosistemini g\u00fc\u00e7lendirme politikas\u0131n\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olarak yorumlan\u0131yor.
Forbes’a g\u00f6re DeepSeek, \u00f6zellikle DeepSeek-V3 i\u00e7in model geli\u015ftirmenin temel a\u015famalar\u0131nda AMD Instinct GPU’lar\u0131n\u0131 (grafik i\u015flem birimleri) ve ROCM yaz\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 kulland\u0131.<\/p>\n

MIT Technology Review dergisi ise ABD’den \u00c7in’e y\u00f6nelik \u00e7ip yapt\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131n gelmesinden \u00e7ok \u00f6nce Liang’\u0131n, \u015fu anda \u00c7in’e ihracat\u0131 yasaklanm\u0131\u015f bir t\u00fcr olan Nvidia A100 \u00e7iplerinden \u00f6nemli miktarda stok sat\u0131n ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 yazd\u0131. \u00c7inli medya kurulu\u015fu 36Kr, \u015firketin stoklar\u0131nda 10.000’den fazla birim oldu\u011funu tahmin ediyor. Baz\u0131lar\u0131 bu rakam\u0131n 50.000 oldu\u011funu s\u00f6yl\u00fcyor. Bu stokun yapay zeka e\u011fitimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemini fark eden Liang, DeepSeek’i kurdu ve modellerini geli\u015ftirmek i\u00e7in bunlar\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7teki \u00e7iplerle birlikte kullanmaya ba\u015flam\u0131\u015ft\u0131.<\/p>\n

Yeni yakla\u015f\u0131mla birlikte \u00c7in’de uygun \u00e7ipler \u00fcretilirse art\u0131k DeepSeek de yerli \u00e7iplere ge\u00e7ebilir.<\/p>\n

9. G\u00dcVENL\u0130 M\u0130?<\/strong><\/h3>\n

DeepSeek kullan\u0131m\u0131yla ilgili bir \u00f6nemli soru ba\u015fl\u0131\u011f\u0131 da g\u00fcvenli olup olmad\u0131\u011f\u0131. DeepSeek de t\u0131pk\u0131 di\u011fer hizmetlerde oldu\u011fu gibi kullan\u0131c\u0131n\u0131n verilerini istiyor ve bunlar muhtemelen \u00c7in’deki sunucularda saklan\u0131yor.<\/p>\n

Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n herhangi bir yapay zeka modelinde oldu\u011fu gibi burada da sohbet botuna hassas verilerini vermemesi \u00f6nemli.<\/p>\n

DeepSeek’in yeni modeli de a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in ba\u011f\u0131ms\u0131z ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ilerleyen g\u00fcnlerde modelin kodlar\u0131na bak\u0131p g\u00fcvenli olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemeye y\u00f6nelik \u00e7al\u0131\u015fmalar yapabilir.<\/p>\n<\/div>\n


\n
<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c7inli yapay zeka giri\u015fimi DeepSeek, teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda b\u00fcy\u00fck ses getiren d\u00fc\u015f\u00fck maliyetli R1 modelinden sonra \u015fimdi de DeepSeek-V3.1 s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc tan\u0131tt\u0131. \u00c7ar\u015famba ak\u015fam\u0131 duyurulan yeni model, \u015firketin bug\u00fcne kadar geli\u015ftirdi\u011fi en iddial\u0131 yapay zeka sistemi olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. Teknoloji merakl\u0131lar\u0131 heyecanla DeepSeek R-2 modelini bekliyordu. Halihaz\u0131rda firman\u0131n bu modeli yak\u0131nda duyurmas\u0131 bekleniyor. Anck R-2 modelinden \u00f6nce […]<\/p>\n","protected":false},"author":908,"featured_media":33628,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[12],"tags":[],"class_list":["post-33771","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/kibrisayna.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/IuV06sGxRkqsYJhy7Z7oyQ.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33771","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/908"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33771"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33771\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/33628"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33771"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33771"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kibrisayna.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33771"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}