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.

DeepSeek V3.2 è sviluppato da DeepSeek. Atlas Cloud (gestita da Atlas Cloud AI LLC) ne fornisce l’accesso ma non ne è proprietaria. Tutti i marchi appartengono ai rispettivi titolari.

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",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "what is difference between http and https"
        }
    ],
    max_tokens=81920,
    temperature=0.7
)

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

Installa

Installa il pacchetto di dipendenze richiesto.

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.

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

Header HTTP

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": "deepseek-ai/deepseek-v3.2",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "what is difference between http and https"
        }
    ],
    "max_tokens": 81920,
    "temperature": 0.7,
    "stream": False
}

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

Schema di input

I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.

Totale: 14Obbligatorio: 2Opzionale: 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.

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

Esempio di corpo della richiesta

{
  "model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is difference between http and https"
    }
  ],
  "max_tokens": 81920,
  "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

{
  "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 400 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

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.

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 400 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

npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

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

{
  "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 400 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 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 dell'uso degli 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 larga scala con post-addestramento sofisticato che include 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 degli strumenti e agentiche
Conveniente 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.

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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 400 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

Supporto Enterprise

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DeepSeek V3.2 API by DeepSeek

Parametri

Esempio di codice

Installa

Autenticazione

Header HTTP

Invia una richiesta

Schema di input

Esempio di corpo della richiesta

Schema di output

Esempio di risposta

Atlas Cloud Skills

Client supportati

Installa

Configura chiave API

Funzionalità

Server MCP

Client supportati

Installa

Configurazione

Strumenti disponibili

DeepSeek-V3.2

Medaglie d'Oro nelle Competizioni

IMO 2025

IOI 2025

AIME

Punti Salienti dell'Architettura Tecnica

Architettura Mixture-of-Experts

Innovazione Attention Sparsa

Pipeline di Addestramento Avanzata

Scenari Applicativi

Specifiche Tecniche

Confronto Varianti del Modello

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2-Speciale

Perché scegliere Atlas Cloud per DeepSeek-V3.2?

Prezzi Competitivi

SLA di disponibilità del 99,9%

Certificazione SOC 2 Type II

Risposta Ultra Veloce

Supporto Esperto

Piattaforma API Unificata

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DeepSeek V3.1 Terminus

Grok 4.6

Qwen3.8 27B

Qwen3.8 Max

Kimi K3

Grok 4.5

KAT Coder Pro V2.5

KAT Coder Air V2.5

Un'unica API per tutta l'IA multimediale.

Parametri

Esempio di codice

Installa

Autenticazione

Header HTTP

Invia una richiesta

Schema di input

Esempio di corpo della richiesta

Schema di output

Esempio di risposta

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Funzionalità

Server MCP

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Installa

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