deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast

DeepSeek V3.2 is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

LLMNEWHOT
الرئيسية
استكشف
deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast
DeepSeek V3.2 Fast
LLM

DeepSeek V3.2 is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

المعلمات

مثال الكود

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

التثبيت

قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.

bash
pip install requests

المصادقة

تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

ترويسات HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.

إرسال طلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.

الإجمالي: 9مطلوب: 2اختياري: 7
modelstringrequired
The model ID to use for the completion.
Example: "deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast"
messagesarray[object]required
A list of messages comprising the conversation so far.
rolestringrequired
The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".
systemuserassistant
contentstringrequired
The content of the message.
max_tokensinteger
The maximum number of tokens to generate in the completion.
Default: 1024Min: 1
temperaturenumber
Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.
Default: 0.7Min: 0Max: 2
top_pnumber
Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.
Default: 1Min: 0Max: 1
streamboolean
If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.
Default: false
stoparray[string]
Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.
frequency_penaltynumber
Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2
presence_penaltynumber
Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2

مثال على نص الطلب

json
{
  "model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

تُرجع API استجابة متوافقة مع ChatCompletion.

idstringrequired
Unique identifier for the completion.
objectstringrequired
Object type, always "chat.completion".
Default: "chat.completion"
createdintegerrequired
Unix timestamp of when the completion was created.
modelstringrequired
The model used for the completion.
choicesarray[object]required
List of completion choices.
indexintegerrequired
Index of the choice.
messageobjectrequired
The generated message.
finish_reasonstringrequired
The reason generation stopped.
stoplengthcontent_filter
usageobjectrequired
Token usage statistics.
prompt_tokensintegerrequired
Number of tokens in the prompt.
completion_tokensintegerrequired
Number of tokens in the completion.
total_tokensintegerrequired
Total tokens used.

مثال على الاستجابة

json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.

العملاء المدعومون

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

الإمكانيات

بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.
إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.
دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.
رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

MCP Server

يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.

العملاء المدعومون

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash
npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.
atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.
atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.
atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.
atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.
atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

DeepSeek-V3.2

مفتوح المصدر

نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر متقدم

DeepSeek-V3.2 هو نموذج Mixture-of-Experts متطور يحتوي على 685B معامل يحقق أداءً بمستوى GPT-5 مع الحفاظ على استنتاج فعال من حيث التكلفة من خلال تقنية DeepSeek Sparse Attention المبتكرة.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)
  • تكاليف استنتاج أقل بنسبة 50-75% مع الحفاظ على الأداء
  • انتباه متناثر دقيق لمعالجة السياق الطويل بكفاءة
  • دعم طول السياق 128K رمز
  • مكون lightning indexer مبتكر لتوجيه الانتباه الديناميكي
أداء بمستوى GPT-5
  • أداء مماثل لـ GPT-5 عبر معايير التفكير المتعددة
  • أداء الميدالية الذهبية في IMO 2025 و IOI 2025
  • قدرات وكيلة متقدمة مع تكامل استخدام الأدوات
  • أول نموذج يدمج التفكير مباشرة في استخدام الأدوات

الميداليات الذهبية في المسابقات

حقق DeepSeek-V3.2-Speciale أداءً بمستوى الميدالية الذهبية في المسابقات الدولية المرموقة، مما يوضح قدرات التفكير ذات المستوى العالمي.

IMO 2025

أولمبياد الرياضيات الدولي

83.3%دقة المسألة

IOI 2025

أولمبياد المعلوماتية الدولي

ذهبمستوى الميدالية

AIME

امتحان الرياضيات الأمريكي بالدعوة

96%إنجاز النقاط

أبرز معالم البنية التقنية

بنية Mixture-of-Experts

تصميم MoE متقدم مع توجيه الخبراء الفعال، يتضمن 1 خبير مشترك و 256 خبير موجه لكل طبقة لتحقيق التوازن الأمثل بين الأداء والكفاءة.

685Bإجمالي المعاملات
37Bنشط لكل رمز

ابتكار الانتباه المتناثر

تتيح آلية DeepSeek Sparse Attention الثورية معالجة السياق الطويل بكفاءة مع أنماط انتباه دقيقة.

50-75%تخفيض التكلفة
128Kطول السياق

خط تدريب متقدم

رائد في تدريب الدقة المختلطة FP8 على نطاق واسع مع ما بعد التدريب المتطور بما في ذلك الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

14.8Tرموز التدريب
FP8الدقة المختلطة

سيناريوهات التطبيق

التفكير المتقدم
حل المسائل الرياضية
البرمجة التنافسية
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة
حلول المؤسسات
البحث والتطوير

المواصفات التقنية

إجمالي المعاملات685B (671B أساسي + 14B إضافي)
المعاملات النشطة37B لكل رمز
نوع البنيةTransformer مع DeepSeek Sparse Attention MoE
طول السياق128K رمز
بيانات التدريب14.8 تريليون رمز عالي الجودة
تنسيق الدقةFP8, BF16, F32, F8_E4M3
الترخيصرخصة MIT (مفتوح المصدر)
تاريخ الإصدارديسمبر 2025

مقارنة متغيرات النموذج

تقدم عائلة DeepSeek-V3.2 متغيرين محسنين لحالات الاستخدام المختلفة، مع موازنة السرعة وعمق التفكير.

قياسي

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: عمليات النشر الإنتاجية التي تتطلب السرعة والكفاءة
  • أداء بمستوى GPT-5 عبر المعايير
  • سرعة الاستنتاج المحسنة مع DSA
  • قدرات استخدام الأدوات والوكيلة الكاملة
  • فعال من حيث التكلفة للنشر على نطاق واسع
متميز

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: مهام التفكير العميق التي تتطلب أقصى قدرة
  • يتفوق على GPT-5، يطابق Gemini-3.0-Pro
  • أداء الميدالية الذهبية في IMO و IOI
  • قيود الطول المخففة للتفكير المعقد
  • محسن للبحث والمشاكل الصعبة

Key Insight: اختر DeepSeek-V3.2 لكفاءة الإنتاج أو V3.2-Speciale لأقصى قدرة على التفكير. كلا النموذجين يمثلان الطليعة في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.

لماذا تختار Atlas Cloud لـ DeepSeek-V3.2؟

استمتع بموثوقية وأمان وكفاءة تكلفة على مستوى المؤسسات مع خدمة API DeepSeek-V3.2 المُدارة بالكامل.

أسعار تنافسية

تسعير الدفع حسب الاستخدام بتكاليف شفافة. بدون رسوم مخفية، بدون التزامات دنيا. ابدأ مجانًا.

اتفاقية مستوى خدمة بنسبة 99.9% وقت التشغيل

بنية تحتية على مستوى المؤسسات مع تحويل تلقائي للفشل، وموازنة الحمل، ومراقبة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتحقيق أقصى قدر من الموثوقية.

معتمد SOC 2 Type II

أمان على مستوى المؤسسات مع شهادة SOC 2 Type II. يتم تشفير بياناتك أثناء النقل وأثناء الراحة باستخدام معايير الأمان الرائدة في الصناعة.

استجابة فائقة السرعة

شبكة CDN عالمية مع مواقع حافة في جميع أنحاء العالم. تقدم البنية التحتية المُحسّنة للاستدلال أوقات استجابة أقل من ثانية.

دعم الخبراء

فريق دعم فني مخصص متاح على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. احصل على المساعدة في التكامل والتحسين وحل المشكلات.

منصة API موحدة

الوصول إلى أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي (نماذج اللغة الكبيرة، الصور، الفيديو، الصوت) من خلال API واحد متسق. تكامل واحد لجميع احتياجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

جرب DeepSeek-V3.2 على Atlas Cloud

انشر ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ذو مستوى عالمي مع بنية تحتية على مستوى المؤسسات، وتسعير شفاف، وتوسع سلس.

وصول فوري لواجهة برمجة التطبيقات
تسعير الدفع حسب الاستخدام
دعم المؤسسات

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

استكشف جميع النماذج