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 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.
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)お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。
pip install requestsすべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。
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())以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。
{
"model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}API は ChatCompletion 互換のレスポンスを返します。
{
"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 は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAtlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。
npx -y atlascloud-mcp以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}オープンソース最先端大規模言語モデル
DeepSeek-V3.2は685Bパラメータを持つ最先端のMixture-of-Expertsモデルで、革新的なDeepSeek Sparse Attention技術により、高いコストパフォーマンスの推論を維持しながらGPT-5レベルの性能を実現します。
DeepSeek-V3.2-Specialeは権威ある国際競技会で金メダルレベルの性能を達成し、世界クラスの推論能力を実証しました。
国際数学オリンピック
国際情報オリンピック
アメリカ数学招待試験
効率的な専門家ルーティングを備えた高度なMoE設計で、各層に1つの共有専門家と256のルーティング専門家を含み、性能と効率の最適なバランスを実現します。
革命的なDeepSeek Sparse Attentionメカニズムにより、細粒度アテンションパターンで効率的な長文コンテキスト処理を実現します。
大規模なFP8混合精度トレーニングを先駆的に採用し、教師あり微調整と強化学習を含む高度な事後トレーニングを実施しました。
DeepSeek-V3.2ファミリーは、速度と推論の深さのバランスを取りながら、異なるユースケースに最適化された2つのバリアントを提供しています。
DeepSeek AI
DeepSeek AI
Key Insight: 生産効率を得るにはDeepSeek-V3.2を、最大の推論能力を得るにはV3.2-Specialeを選択してください。両モデルともオープンソースAIの最先端を代表しています。
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