deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

LLM

Fastest, most cost-effective model from DeepSeek Ai.

Parametri

Esempio di codice
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-Exp",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

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

Installa

Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.

bash

pip install requests

Autenticazione

Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.

bash

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

Header HTTP

python

import os

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

Proteggi la tua chiave API

Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.

Invia una richiesta

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())

Schema di input

I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.

Totale: 9Obbligatorio: 2Opzionale: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp"

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

Esempio di corpo della richiesta

json

{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Schema di output

L'API restituisce una risposta compatibile con 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.

Esempio di risposta

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

Atlas Cloud Skills integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.

Client supportati

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ client supportati

Installa

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configura chiave API

Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.

bash

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

Funzionalità

Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.

Generazione di immaginiGenera immagini con modelli come Nano Banana 2, Z-Image e altri.

Creazione di videoCrea video da testo o immagini con Kling, Vidu, Veo, ecc.

Chat LLMChatta con Qwen, DeepSeek e altri grandi modelli linguistici.

Caricamento mediaCarica file locali per la modifica di immagini e flussi di lavoro da immagine a video.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Server MCP

Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.

Client supportati

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ client supportati

Installa

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.

json

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

Strumenti disponibili

atlas_generate_imageGenera immagini da prompt testuali.

atlas_generate_videoCrea video da testo o immagini.

atlas_chatChatta con grandi modelli linguistici.

atlas_list_modelsEsplora oltre 300 modelli di IA disponibili.

atlas_quick_generateCreazione di contenuti in un solo passaggio con selezione automatica del modello.

atlas_upload_mediaCarica file locali per i flussi di lavoro API.

Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

DeepSeek-V3.2

Open Source

Modello Linguistico Open Source all'Avanguardia

DeepSeek-V3.2 è un modello Mixture-of-Experts all'avanguardia con 685B parametri che raggiunge prestazioni di livello GPT-5 mantenendo un'inferenza economica attraverso l'innovativa tecnologia DeepSeek Sparse Attention.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

Costi di inferenza inferiori del 50-75% mantenendo le prestazioni
Attention sparsa a grana fine per elaborazione efficiente di contesti lunghi
Supporto per lunghezza di contesto di 128K token
Componente lightning indexer innovativo per routing dinamico dell'attention

Prestazioni Livello GPT-5

Prestazioni paragonabili a GPT-5 su più benchmark di ragionamento
Prestazioni da medaglia d'oro a IMO 2025 e IOI 2025
Capacità agentiche avanzate con integrazione uso-strumenti
Primo modello a integrare il pensiero direttamente nell'uso degli strumenti

Medaglie d'Oro nelle Competizioni

DeepSeek-V3.2-Speciale ha raggiunto prestazioni da medaglia d'oro in prestigiose competizioni internazionali, dimostrando capacità di ragionamento di livello mondiale.

IMO 2025

Olimpiade Internazionale di Matematica

83.3%Precisione Problemi

IOI 2025

Olimpiade Internazionale di Informatica

OroLivello Medaglia

AIME

Esame Americano di Matematica su Invito

96%Punteggio Raggiunto

Punti Salienti dell'Architettura Tecnica

Architettura Mixture-of-Experts

Design MoE avanzato con routing efficiente degli esperti, con 1 esperto condiviso e 256 esperti instradati per layer per un equilibrio ottimale prestazioni-efficienza.

685BParametri Totali

37BAttivi per Token

Innovazione Attention Sparsa

Il rivoluzionario meccanismo DeepSeek Sparse Attention consente un'elaborazione efficiente di contesti lunghi con pattern di attention a grana fine.

50-75%Riduzione Costi

128KLunghezza Contesto

Pipeline di Addestramento Avanzata

Pioniere nell'addestramento a precisione mista FP8 su scala con post-addestramento sofisticato incluso fine-tuning supervisionato e apprendimento per rinforzo.

14.8TToken di Addestramento

FP8Precisione Mista

Scenari Applicativi

Ragionamento Avanzato

Risoluzione Problemi Matematici

Programmazione Competitiva

Applicazioni IA Agentiche

Soluzioni Enterprise

Ricerca e Sviluppo

Specifiche Tecniche

Parametri Totali685B (671B base + 14B aggiuntivi)

Parametri Attivi37B per token

Tipo ArchitetturaTransformer con DeepSeek Sparse Attention MoE

Lunghezza Contesto128K token

Dati di Addestramento14,8 trilioni di token di alta qualità

Formato PrecisioneFP8, BF16, F32, F8_E4M3

LicenzaLicenza MIT (Open Source)

Data di RilascioDicembre 2025

Confronto Varianti del Modello

La famiglia DeepSeek-V3.2 offre due varianti ottimizzate per diversi casi d'uso, bilanciando velocità e profondità di ragionamento.

Standard

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: Deployment produttivi che richiedono velocità ed efficienza

Prestazioni livello GPT-5 sui benchmark
Velocità di inferenza ottimizzata con DSA
Capacità complete di uso-strumenti e agentiche
Economico per deployment su larga scala

Premium

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: Compiti di ragionamento profondo che richiedono capacità massima

Supera GPT-5, eguaglia Gemini-3.0-Pro
Prestazioni da medaglia d'oro a IMO e IOI
Vincoli di lunghezza rilassati per ragionamento complesso
Ottimizzato per ricerca e problemi impegnativi

Key Insight: Scegli DeepSeek-V3.2 per efficienza produttiva o V3.2-Speciale per massima capacità di ragionamento. Entrambi i modelli rappresentano l'avanguardia dell'IA open source.

Perché scegliere Atlas Cloud per DeepSeek-V3.2?

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Prezzi Competitivi

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Infrastruttura di livello aziendale con failover automatico, bilanciamento del carico e monitoraggio 24/7 per la massima affidabilità.

Certificazione SOC 2 Type II

Sicurezza di livello aziendale con certificazione SOC 2 Type II. I tuoi dati sono crittografati in transito e a riposo secondo gli standard di sicurezza leader del settore.

Risposta Ultra Veloce

CDN globale con posizioni edge in tutto il mondo. L'infrastruttura di inferenza ottimizzata offre tempi di risposta inferiori al secondo.

Supporto Esperto

Team di supporto tecnico dedicato disponibile 24/7. Ricevi assistenza per integrazione, ottimizzazione e risoluzione dei problemi.

Piattaforma API Unificata

Accedi a oltre 300 modelli di IA (LLM, immagini, video, audio) tramite un'API coerente. Un'unica integrazione per tutte le tue esigenze di IA.

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Accesso API Istantaneo

Prezzi Pay-as-you-go

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