deepseek-ai/deepseek-v3.2

LLM

DeepSeek V3.2 API by DeepSeek

deepseek-ai/deepseek-v3.2

Deepseek-v3.2

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.

Parameter

Codebeispiel
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",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

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

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

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

HTTP-Header

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

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())

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 14Erforderlich: 2Optional: 12

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "deepseek-ai/deepseek-v3.2"

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.

temperaturenumber

Controls the variety of the model's responses. Lower values make output more predictable and deterministic, higher values more diverse and random.

Default: 1Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling: limits the model's choices to the smallest set of tokens whose cumulative probability reaches top_p. It is recommended to adjust either this or temperature, not both.

Default: 1Min: 0Max: 1

top_kinteger

Limits the model's choice to the k most likely tokens at each step. Set to 0 or omit to disable.

Default: 0Min: 0

min_pnumber

Minimum probability threshold for a token to be considered, measured relative to the probability of the most likely token. Tokens below this threshold are filtered out.

Default: 0Min: 0Max: 1

frequency_penaltynumber

Penalizes tokens based on how frequently they have appeared in the text so far, reducing verbatim repetition. Negative values encourage token reuse.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes tokens that have already appeared in the text regardless of frequency, encouraging the model to introduce new topics.

Default: 0Min: -2Max: 2

repetition_penaltynumber

Multiplicative penalty applied to previously generated tokens. Values greater than 1 discourage repetition; 1 disables it.

Default: 1Min: 0Max: 2

stopstring | array[string]

One or more sequences where the API will stop generating further tokens. The returned text will not contain the stop sequence.

seedinteger

Random seed for deterministic sampling. Repeated requests with the same seed and parameters should return the same result.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion. The maximum value is the model's context length minus the prompt length.

Min: 1

logit_biasobject

A map of token IDs to bias values from -100 to 100 that adjust the likelihood of those tokens appearing in the output.

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

Beispiel-Anfragekörper

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

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine ChatCompletion-kompatible Antwort zurück.

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.

Beispielantwort

{
  "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

Atlas Cloud Skills integriert über 400 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Programmierassistenten. Ein Befehl zur Installation, dann generieren Sie per natürlicher Sprache Bilder und Videos und chatten mit LLMs.

Unterstützte Clients

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ unterstützte clients

Installieren

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

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

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.

VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.

LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.

Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 400 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ unterstützte clients

Installieren

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

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

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.

atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.

atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.

atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 400 verfügbare KI-Modelle.

atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.

atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

50-75% niedrigere Inferenzkosten bei gleichbleibender Leistung
Feinkörnige Sparse Attention für effiziente Langkontext-Verarbeitung
Unterstützung für 128K Token Kontextlänge
Innovative Lightning-Indexer-Komponente für dynamisches Attention-Routing

GPT-5-Niveau Leistung

Vergleichbare Leistung zu GPT-5 über mehrere Reasoning-Benchmarks
Goldmedaillen-Leistung bei IMO 2025 und IOI 2025
Fortgeschrittene agentische Fähigkeiten mit Tool-Use-Integration
Erstes Modell mit direkter Integration von Denken in Tool-Use

Wettbewerbs-Goldmedaillen

DeepSeek-V3.2-Speciale erreichte Goldmedaillen-Niveau bei prestigeträchtigen internationalen Wettbewerben und demonstrierte weltklasse Reasoning-Fähigkeiten.

IMO 2025

Internationale Mathematik-Olympiade

83.3%Problem-Genauigkeit

IOI 2025

Internationale Informatik-Olympiade

GoldMedaillenniveau

AIME

American Invitational Mathematics Examination

96%Score-Ergebnis

Technische Architektur-Highlights

Mixture-of-Experts-Architektur

Fortschrittliches MoE-Design mit effizientem Experten-Routing, mit 1 geteiltem Experten und 256 gerouteten Experten pro Schicht für ein optimales Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz.

685BGesamt-Parameter

37BAktiv pro Token

Innovation durch Sparse Attention

Der revolutionäre DeepSeek Sparse Attention Mechanismus ermöglicht effiziente Langkontext-Verarbeitung mit feinkörnigen Attention-Mustern.

50-75%Kostenreduktion

128KKontextlänge

Fortgeschrittene Training-Pipeline

Pionier im FP8-Mixed-Precision-Training im großen Maßstab mit ausgefeiltem Post-Training einschließlich Supervised Fine-Tuning und Reinforcement Learning.

14.8TTraining-Token

FP8Gemischte Präzision

Anwendungsszenarien

Fortgeschrittenes Reasoning

Mathematische Problemlösung

Wettbewerbsprogrammierung

Agentische KI-Anwendungen

Unternehmenslösungen

Forschung & Entwicklung

Technische Spezifikationen

Gesamt-Parameter685B (671B Basis + 14B zusätzlich)

Aktive Parameter37B pro Token

ArchitekturtypTransformer mit DeepSeek Sparse Attention MoE

Kontextlänge128K Token

Trainingsdaten14,8 Billionen hochwertige Token

PräzisionsformatFP8, BF16, F32, F8_E4M3

LizenzMIT-Lizenz (Open Source)

VeröffentlichungsdatumDezember 2025

Modellvarianten-Vergleich

Die DeepSeek-V3.2-Familie bietet zwei für unterschiedliche Anwendungsfälle optimierte Varianten, die Geschwindigkeit und Reasoning-Tiefe ausbalancieren.

Standard

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: Produktions-Deployments mit Geschwindigkeit und Effizienz

GPT-5-Niveau-Leistung über Benchmarks
Optimierte Inferenzgeschwindigkeit mit DSA
Vollständige Tool-Use- und agentische Fähigkeiten
Kosteneffizient für großangelegtes Deployment

Premium

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: Tiefe Reasoning-Aufgaben mit maximaler Leistungsfähigkeit

Übertrifft GPT-5, entspricht Gemini-3.0-Pro
Goldmedaillen-Leistung bei IMO & IOI
Gelockerte Längenbeschränkungen für komplexes Reasoning
Optimiert für Forschung und anspruchsvolle Probleme

Key Insight: Wählen Sie DeepSeek-V3.2 für Produktionseffizienz oder V3.2-Speciale für maximale Reasoning-Fähigkeit. Beide Modelle repräsentieren die Spitze der Open-Source-KI.

Warum Atlas Cloud für DeepSeek-V3.2 wählen?

Erleben Sie Unternehmensklasse-Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz mit unserem vollständig verwalteten DeepSeek-V3.2 API-Service.

Wettbewerbsfähige Preise

Pay-as-you-go-Preise mit transparenten Kosten. Keine versteckten Gebühren, keine Mindestverträge. Kostenlos starten.

99,9% Verfügbarkeits-SLA

Unternehmensklasse-Infrastruktur mit automatischem Failover, Load Balancing und 24/7-Überwachung für maximale Zuverlässigkeit.

SOC 2 Type II Zertifiziert

Unternehmensklasse-Sicherheit mit SOC 2 Type II Zertifizierung. Ihre Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand mit branchenführenden Sicherheitsstandards verschlüsselt.

Blitzschnelle Reaktion

Globales CDN mit Edge-Standorten weltweit. Optimierte Inferenz-Infrastruktur liefert Antwortzeiten unter einer Sekunde.

Experten-Support

Dediziertes technisches Support-Team rund um die Uhr verfügbar. Erhalten Sie Hilfe bei Integration, Optimierung und Fehlerbehebung.

Einheitliche API-Plattform

Zugriff auf über 400 KI-Modelle (LLMs, Bild, Video, Audio) über eine einzige konsistente API. Eine Integration für all Ihre KI-Anforderungen.

Erleben Sie DeepSeek-V3.2 auf Atlas Cloud

Deployen Sie weltklasse Open-Source-KI mit Unternehmens-Infrastruktur, transparenter Preisgestaltung und nahtloser Skalierung.

Sofortiger API-Zugang

Pay-as-you-go-Preise

Unternehmens-Support

DeepSeek V3.2 API by DeepSeek

Parameter

Codebeispiel

Installieren

Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

Atlas Cloud Skills

Unterstützte Clients

Installieren

API-Schlüssel einrichten

Funktionen

MCP-Server

Unterstützte Clients

Installieren

Konfiguration

Verfügbare Werkzeuge

DeepSeek-V3.2

Wettbewerbs-Goldmedaillen

IMO 2025

IOI 2025

AIME

Technische Architektur-Highlights

Mixture-of-Experts-Architektur

Innovation durch Sparse Attention

Fortgeschrittene Training-Pipeline

Anwendungsszenarien

Technische Spezifikationen

Modellvarianten-Vergleich

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2-Speciale

Warum Atlas Cloud für DeepSeek-V3.2 wählen?

Wettbewerbsfähige Preise

99,9% Verfügbarkeits-SLA

SOC 2 Type II Zertifiziert

Blitzschnelle Reaktion

Experten-Support

Einheitliche API-Plattform

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KAT Coder Air V2.5

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Doubao Seed 2.1 Turbo

Doubao Seed 2.1 Pro

GLM 5.2

Eine API für alle Media-KI.

Parameter

Codebeispiel

Installieren

Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

Atlas Cloud Skills

Unterstützte Clients

Installieren

API-Schlüssel einrichten

Funktionen

MCP-Server

Unterstützte Clients

Installieren

Konfiguration