deepseek-ai/deepseek-v3.2-fast

LLM

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.

Parametry

Przykład kodu
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)

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

bash

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

bash

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

Nagłówki HTTP

python

import os

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

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

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 wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 9Wymagane: 2Opcjonalne: 7

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

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

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

Przykładowa treść żądania

json

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

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź kompatybilną z 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.

Przykładowa odpowiedź

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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

bash

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

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

json

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

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

DeepSeek-V3.2

Open Source

Otwartoźródłowy Zaawansowany Model Językowy

DeepSeek-V3.2 to najnowocześniejszy model Mixture-of-Experts z 685B parametrami, który osiąga wydajność na poziomie GPT-5, zachowując jednocześnie ekonomiczną inferencję dzięki innowacyjnej technologii DeepSeek Sparse Attention.

DeepSeek Sparse Attention (DSA)

O 50-75% niższe koszty inferencji przy zachowaniu wydajności
Drobnoziarnista rzadka uwaga dla efektywnego przetwarzania długich kontekstów
Obsługa długości kontekstu 128K tokenów
Innowacyjny komponent lightning indexer do dynamicznego routingu uwagi

Wydajność na Poziomie GPT-5

Porównywalna wydajność z GPT-5 w wielu testach rozumowania
Wydajność na poziomie złotego medalu w IMO 2025 i IOI 2025
Zaawansowane możliwości agentyczne z integracją narzędzi
Pierwszy model integrujący myślenie bezpośrednio z użyciem narzędzi

Złote Medale w Konkursach

DeepSeek-V3.2-Speciale osiągnął wydajność na poziomie złotego medalu w prestiżowych międzynarodowych konkursach, demonstrując światowej klasy zdolności rozumowania.

IMO 2025

Międzynarodowa Olimpiada Matematyczna

83.3%Dokładność Problemów

IOI 2025

Międzynarodowa Olimpiada Informatyczna

ZłotoPoziom Medalu

AIME

Amerykański Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny

96%Osiągnięty Wynik

Najważniejsze Elementy Architektury Technicznej

Architektura Mixture-of-Experts

Zaawansowany projekt MoE z efektywnym routingiem ekspertów, z 1 wspólnym ekspertem i 256 routowanymi ekspertami na warstwę dla optymalnej równowagi wydajność-efektywność.

685BCałkowite Parametry

37BAktywne na Token

Innowacja Rzadkiej Uwagi

Rewolucyjny mechanizm DeepSeek Sparse Attention umożliwia efektywne przetwarzanie długich kontekstów z drobnoziarnistymi wzorcami uwagi.

50-75%Redukcja Kosztów

128KDługość Kontekstu

Zaawansowany Pipeline Treningu

Pionier w treningu mieszanej precyzji FP8 na dużą skalę z zaawansowanym post-treningiem obejmującym nadzorowane dostrajanie i uczenie przez wzmacnianie.

14.8TTokeny Treningowe

FP8Mieszana Precyzja

Scenariusze Aplikacji

Zaawansowane Rozumowanie

Rozwiązywanie Problemów Matematycznych

Programowanie Konkursowe

Aplikacje AI Agentyczne

Rozwiązania Korporacyjne

Badania i Rozwój

Specyfikacje Techniczne

Całkowite Parametry685B (671B podstawa + 14B dodatkowe)

Aktywne Parametry37B na token

Typ ArchitekturyTransformer z DeepSeek Sparse Attention MoE

Długość Kontekstu128K tokenów

Dane Treningowe14,8 biliona wysokiej jakości tokenów

Format PrecyzjiFP8, BF16, F32, F8_E4M3

LicencjaLicencja MIT (Open Source)

Data WydaniaGrudzień 2025

Porównanie Wariantów Modelu

Rodzina DeepSeek-V3.2 oferuje dwa warianty zoptymalizowane dla różnych przypadków użycia, równoważąc szybkość i głębokość rozumowania.

Standardowy

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: Wdrożenia produkcyjne wymagające szybkości i efektywności

Wydajność na poziomie GPT-5 w testach
Zoptymalizowana szybkość inferencji z DSA
Pełne możliwości użycia narzędzi i agentyczne
Ekonomiczne dla wdrożeń na dużą skalę

Premium

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: Zadania głębokiego rozumowania wymagające maksymalnej zdolności

Przewyższa GPT-5, dorównuje Gemini-3.0-Pro
Wydajność złotego medalu w IMO i IOI
Złagodzone ograniczenia długości dla złożonego rozumowania
Zoptymalizowany dla badań i trudnych problemów

Key Insight: Wybierz DeepSeek-V3.2 dla efektywności produkcyjnej lub V3.2-Speciale dla maksymalnej zdolności rozumowania. Oba modele reprezentują czołówkę AI open source.

Dlaczego warto wybrać Atlas Cloud dla DeepSeek-V3.2?

Doświadcz niezawodności, bezpieczeństwa i efektywności kosztowej klasy korporacyjnej dzięki naszej w pełni zarządzanej usłudze API DeepSeek-V3.2.

Konkurencyjne Ceny

Ceny pay-as-you-go z przejrzystymi kosztami. Bez ukrytych opłat, bez minimalnych zobowiązań. Zacznij za darmo.

99,9% SLA Dostępności

Infrastruktura klasy korporacyjnej z automatycznym przełączaniem awaryjnym, równoważeniem obciążenia i monitoringiem 24/7 dla maksymalnej niezawodności.

Certyfikat SOC 2 Type II

Bezpieczeństwo klasy korporacyjnej z certyfikatem SOC 2 Type II. Twoje dane są szyfrowane podczas przesyłania i przechowywania zgodnie z wiodącymi w branży standardami bezpieczeństwa.