deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale

Fastest, most cost-effective model from DeepSeek Ai.

LLMNEWHOT
Ana Sayfa
Keşfet
DeepSeek LLM Models
deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale
DeepSeek V3.2 Speciale
LLM

Fastest, most cost-effective model from DeepSeek Ai.

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-speciale",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

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

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

bash
pip install requests

Kimlik Doğrulama

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

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

HTTP Başlıkları

python
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"}],
    "max_tokens": 1024
}

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 9Zorunlu: 2İsteğe Bağlı: 7
modelstringrequired
The model ID to use for the completion.
Example: "deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale"
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

Örnek İstek Gövdesi

json
{
  "model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "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

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, 300'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

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

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

bash
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.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'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

bash
npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

json
{
  "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_models300'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.

DeepSeek-V3.2

Açık Kaynak

Açık Kaynaklı Öncü Büyük Dil Modeli

DeepSeek-V3.2, yenilikçi DeepSeek Sparse Attention teknolojisi sayesinde maliyet etkin çıkarım sürdürürken GPT-5 seviyesi performans elde eden 685B parametreli son teknoloji Mixture-of-Experts modelidir.

DeepSeek Sparse Attention (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 kriterinde 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
  • Kriterler genelinde GPT-5 seviyesi performans
  • DSA ile optimize edilmiş çıkarım hızı
  • Tam araç kullanım ve ajantik yetenekler
  • Büyük ölçekli dağıtım için maliyet etkin
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.

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 300'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

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet