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.

Parametreler

Kod örneği
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": "hello"
    }
],
    max_tokens=81920,
    temperature=0.7
)

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

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

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

HTTP Başlıkları

import os

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

API anahtarınızı güvende tutun

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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"}]
}

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 14Zorunlu: 2İsteğe Bağlı: 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. One of "system", "user", or "assistant".

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

Örnek İstek Gövdesi

{
  "model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 81920,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API, ChatCompletion uyumlu bir yanıt döndürür.

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.

Örnek Yanıt

{
  "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, 400'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.

Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.

LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.

Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 400'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.

atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.

atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.

atlas_list_models400'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.

atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.

atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA)

Performansı korurken %50-75 daha düşük çıkarım maliyetleri
Verimli uzun bağlam işleme için ince taneli seyrek dikkat
128K token bağlam uzunluğu desteği
Dinamik dikkat yönlendirmesi için yenilikçi lightning indexer bileşeni

GPT-5 Seviyesi Performans

Birden fazla akıl yürütme kıyaslamasında GPT-5 ile karşılaştırılabilir performans
IMO 2025 ve IOI 2025'te altın madalya performansı
Araç kullanım entegrasyonuyla gelişmiş ajantik yetenekler
Düşünmeyi doğrudan araç kullanımıyla entegre eden ilk model

Yarışma Altın Madalyaları

DeepSeek-V3.2-Speciale prestijli uluslararası yarışmalarda altın madalya seviyesi performans elde ederek dünya çapında akıl yürütme yetenekleri gösterdi.

IMO 2025

Uluslararası Matematik Olimpiyatı

83.3%Problem Doğruluğu

IOI 2025

Uluslararası Bilişim Olimpiyatı

AltınMadalya Seviyesi

AIME

Amerikan Davetiye Matematik Sınavı

96%Puan Başarısı

Teknik Mimari Öne Çıkanlar

Mixture-of-Experts Mimarisi

Optimal performans-verimlilik dengesi için katman başına 1 paylaşımlı uzman ve 256 yönlendirilmiş uzman içeren verimli uzman yönlendirmeli gelişmiş MoE tasarımı.

685BToplam Parametre

37BToken Başına Aktif

Seyrek Dikkat İnovasyonu

Devrim niteliğindeki DeepSeek Sparse Attention mekanizması, ince taneli dikkat kalıplarıyla verimli uzun bağlam işlemeyi mümkün kılar.

50-75%Maliyet Azaltma

128KBağlam Uzunluğu

Gelişmiş Eğitim Hattı

Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme içeren sofistike eğitim sonrası ile büyük ölçekli FP8 karışık hassasiyet eğitiminde öncü.

14.8TEğitim Tokenleri

FP8Karışık Hassasiyet

Uygulama Senaryoları

Gelişmiş Akıl Yürütme

Matematik Problem Çözme

Rekabetçi Programlama

Ajantik AI Uygulamaları

Kurumsal Çözümler

Araştırma ve Geliştirme

Teknik Özellikler

Toplam Parametre685B (671B temel + 14B ek)

Aktif ParametrelerToken başına 37B

Mimari TürüDeepSeek Sparse Attention MoE'li Transformer

Bağlam Uzunluğu128K token

Eğitim Verileri14,8 trilyon yüksek kaliteli token

Hassasiyet FormatıFP8, BF16, F32, F8_E4M3

LisansMIT Lisansı (Açık Kaynak)

Yayın TarihiAralık 2025

Model Varyant Karşılaştırması

DeepSeek-V3.2 ailesi, hız ve akıl yürütme derinliğini dengeleyen farklı kullanım durumları için optimize edilmiş iki varyant sunar.

Standart

DeepSeek-V3.2

DeepSeek AI

Best For: Hız ve verimlilik gerektiren üretim dağıtımları

Kıyaslama testlerinde GPT-5 seviyesinde performans
DSA ile optimize edilmiş çıkarım hızı
Tam araç kullanım ve ajantik yetenekler
Büyük ölçekli dağıtım için maliyet açısından verimli

Premium

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek AI

Best For: Maksimum kapasite gerektiren derin akıl yürütme görevleri

GPT-5'i aşar, Gemini-3.0-Pro'ya eşittir
IMO ve IOI'de altın madalya performansı
Karmaşık akıl yürütme için gevşetilmiş uzunluk kısıtlamaları
Araştırma ve zorlu problemler için optimize edilmiş

Key Insight: Üretim verimliliği için DeepSeek-V3.2'yi veya maksimum akıl yürütme yeteneği için V3.2-Speciale'yi seçin. Her iki model de açık kaynak AI'nın ön saflarını temsil eder.

DeepSeek-V3.2 için neden Atlas Cloud'u seçmelisiniz?

Tamamen yönetilen DeepSeek-V3.2 API hizmetimizle kurumsal düzeyde güvenilirlik, güvenlik ve maliyet verimliliği yaşayın.

Son Derece Rekabetçi Fiyatlandırma

Şeffaf maliyetlerle kullandıkça öde fiyatlandırması. Gizli ücret yok, minimum taahhüt yok. Ücretsiz başlayın.

%99,9 Çalışma Süresi SLA

Maksimum güvenilirlik için otomatik yük devretme, yük dengeleme ve 7/24 izleme ile kurumsal düzeyde altyapı.

SOC 2 Type II Sertifikalı

SOC 2 Type II sertifikasyonu ile kurumsal düzeyde güvenlik. Verileriniz, sektör lideri güvenlik standartlarıyla aktarım sırasında ve beklemede şifrelenir.

Yıldırım Hızında Yanıt

Dünya çapında uç konumlarıyla küresel CDN. Optimize edilmiş çıkarım altyapısı bir saniyenin altında yanıt süreleri sunar.

Uzman Destek

7/24 kullanılabilen özel teknik destek ekibi. Entegrasyon, optimizasyon ve sorun giderme konularında yardım alın.

Birleşik API Platformu

Tutarlı bir API aracılığıyla 400'den fazla AI modeline (LLM'ler, görüntü, video, ses) erişin. Tüm AI ihtiyaçlarınız için tek entegrasyon.

Atlas Cloud'da DeepSeek-V3.2'yi Deneyimleyin

Kurumsal düzeyde altyapı, şeffaf fiyatlandırma ve sorunsuz ölçeklendirme ile dünya çapında açık kaynak AI'yı dağıtın.

Anlık API Erişimi

Kullandıkça Öde Fiyatlandırması

Kurumsal Destek

Benzer Modelleri Keşfedin

NEW

HOT

DeepSeek V4 Flash 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 API by DeepSeek

Parametreler

Kod örneği

Kurulum

Kimlik Doğrulama

HTTP Başlıkları

İstek gönder

Input Schema

Örnek İstek Gövdesi

Output Schema

Örnek Yanıt

Atlas Cloud Skills

Desteklenen İstemciler

Kurulum

API Anahtarını Ayarla

Yetenekler

MCP Server

Desteklenen İstemciler

Kurulum

Yapılandırma

Mevcut Araçlar

DeepSeek-V3.2

Yarışma Altın Madalyaları

IMO 2025

IOI 2025

AIME

Teknik Mimari Öne Çıkanlar

Mixture-of-Experts Mimarisi

Seyrek Dikkat İnovasyonu

Gelişmiş Eğitim Hattı

Uygulama Senaryoları

Teknik Özellikler

Model Varyant Karşılaştırması

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek-V3.2 için neden Atlas Cloud'u seçmelisiniz?

Son Derece Rekabetçi Fiyatlandırma

%99,9 Çalışma Süresi SLA

SOC 2 Type II Sertifikalı

Yıldırım Hızında Yanıt

Uzman Destek

Birleşik API Platformu

Atlas Cloud'da DeepSeek-V3.2'yi Deneyimleyin

Benzer Modelleri Keşfedin

DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek-V3.1

DeepSeek OCR

DeepSeek V3.1 Terminus

Qwen3.8 Max

Kimi K3

Grok 4.5

KAT Coder Pro V2.5

KAT Coder Air V2.5

Doubao Seed Character

Doubao Seed 2.1 Pro

Doubao Seed 2.1 Turbo

GLM 5.2

Tüm Medya Yapay Zekâsı için Tek API.

Parametreler

Kod örneği

Kurulum

Kimlik Doğrulama

HTTP Başlıkları

İstek gönder

Input Schema

Örnek İstek Gövdesi

Output Schema

Örnek Yanıt

Atlas Cloud Skills

Desteklenen İstemciler

Kurulum

API Anahtarını Ayarla

Yetenekler

MCP Server

Desteklenen İstemciler

Kurulum

Yapılandırma