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 V3.2은(는) DeepSeek에서 개발한 모델입니다. Atlas Cloud(운영: Atlas Cloud AI LLC)는 해당 모델에 대한 액세스를 제공할 뿐이며 이를 소유하지 않습니다. 모든 상표는 각 소유자에게 귀속됩니다.

파라미터

코드 예시
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)

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

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

HTTP 헤더

import os

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

API 키를 안전하게 보관하세요

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

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())

입력 Schema

다음 파라미터를 요청 본문에서 사용할 수 있습니다.

전체: 14필수: 2선택: 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

요청 본문 예시

{
  "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
}

출력 Schema

API는 ChatCompletion 호환 응답을 반환합니다.

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.

응답 예시

{
  "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 Skills는 400개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 지원 클라이언트

설치

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

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

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.

동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.

LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.

미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 400개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 지원 클라이언트

설치

npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

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

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.

atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.

atlas_list_models400개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.

atlas_quick_generate최적 모델을 자동 선택하여 한 번에 콘텐츠를 생성합니다.

atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

DeepSeek 희소 어텐션(DSA)

성능을 유지하면서 추론 비용 50-75% 감소
효율적인 긴 컨텍스트 처리를 위한 세밀한 희소 어텐션
128K 토큰 컨텍스트 길이 지원
동적 어텐션 라우팅을 위한 혁신적인 lightning indexer 컴포넌트

GPT-5 수준 성능

여러 추론 벤치마크에서 GPT-5와 비교 가능한 성능
IMO 2025 및 IOI 2025에서 금메달 성능
도구 사용 통합으로 고급 에이전트 기능
사고를 도구 사용에 직접 통합한 최초의 모델

경연 대회 금메달

DeepSeek-V3.2-Speciale는 권위 있는 국제 경연 대회에서 금메달 수준의 성능을 달성하여 세계적 수준의 추론 능력을 입증했습니다.

IMO 2025

국제 수학 올림피아드

83.3%문제 정확도

IOI 2025

국제 정보 올림피아드

금메달메달 수준

AIME

미국 수학 초청 시험

96%점수 달성

기술 아키텍처 하이라이트

Mixture-of-Experts 아키텍처

효율적인 전문가 라우팅을 갖춘 고급 MoE 설계로, 레이어당 1개의 공유 전문가와 256개의 라우팅 전문가를 포함하여 성능과 효율성의 최적 균형을 달성합니다.

685B총 파라미터

37B토큰당 활성화

희소 어텐션 혁신

혁명적인 DeepSeek Sparse Attention 메커니즘은 세밀한 어텐션 패턴으로 효율적인 긴 컨텍스트 처리를 가능하게 합니다.

50-75%비용 절감

128K컨텍스트 길이

고급 훈련 파이프라인

대규모 FP8 혼합 정밀도 훈련을 선도적으로 채택하고 지도 미세 조정 및 강화 학습을 포함한 정교한 사후 훈련을 수행했습니다.

14.8T훈련 토큰

FP8혼합 정밀도

응용 시나리오

고급 추론

수학 문제 해결

경쟁 프로그래밍

에이전트 AI 애플리케이션

엔터프라이즈 솔루션

연구 개발

기술 사양

총 파라미터685B (기본 671B + 추가 14B)

활성 파라미터토큰당 37B

아키텍처 유형DeepSeek Sparse Attention MoE가 있는 Transformer

컨텍스트 길이128K 토큰

훈련 데이터14.8조 고품질 토큰

정밀도 형식FP8, BF16, F32, F8_E4M3

라이선스MIT 라이선스 (오픈소스)

출시일2025년 12월

모델 변형 비교

DeepSeek-V3.2 제품군은 속도와 추론 깊이의 균형을 맞추면서 다양한 사용 사례에 최적화된 두 가지 변형을 제공합니다.

표준

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: 속도와 효율성이 필요한 프로덕션 배포

벤치마크에서 GPT-5 수준 성능
DSA를 통한 추론 속도 최적화
완전한 도구 사용 및 에이전트 기능
대규모 배포에 비용 효율적

프리미엄

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: 최대 능력이 필요한 깊은 추론 작업

GPT-5를 능가하고 Gemini-3.0-Pro와 일치
IMO 및 IOI에서 금메달 성능
복잡한 추론을 지원하기 위한 길이 제약 완화
연구 및 도전적인 문제에 최적화

Key Insight: 프로덕션 효율성을 위해서는 DeepSeek-V3.2를, 최대 추론 능력을 위해서는 V3.2-Speciale을 선택하십시오. 두 모델 모두 오픈소스 AI의 최첨단을 대표합니다.

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사용 가능한 도구

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경연 대회 금메달

IMO 2025

IOI 2025

AIME

기술 아키텍처 하이라이트

Mixture-of-Experts 아키텍처

희소 어텐션 혁신

고급 훈련 파이프라인

응용 시나리오

기술 사양

모델 변형 비교

DeepSeek-V3.2

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Grok 4.5

KAT Coder Pro V2.5

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HTTP 헤더

요청 제출

입력 Schema

요청 본문 예시

출력 Schema

응답 예시

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