DeepSeek V3.2 Speciale API by DeepSeek
Fastest, most cost-effective model from DeepSeek Ai.
程式碼範例
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)安裝
為您的程式語言安裝所需的套件。
pip install requests驗證
所有 API 請求都需要透過 API 金鑰進行驗證。您可以從 Atlas Cloud 儀表板取得 API 金鑰。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP 標頭
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}切勿在客戶端程式碼或公開儲存庫中暴露您的 API 金鑰。請改用環境變數或後端代理。
提交請求
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())輸入 Schema
以下參數可在請求主體中使用。
範例請求主體
{
"model": "deepseek-ai/deepseek-v3.2-speciale",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}輸出 Schema
API 傳回與 ChatCompletion 相容的回應。
範例回應
{
"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 將 300 多個 AI 模型直接整合至您的 AI 程式碼助手。一鍵安裝，即可使用自然語言生成圖片、影片，以及與 LLM 對話。
支援的客戶端
安裝
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills設定 API 金鑰
從 Atlas Cloud 儀表板取得 API 金鑰，並設為環境變數。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"功能
安裝完成後，您可以在 AI 助手中使用自然語言存取所有 Atlas Cloud 模型。
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server 透過 Model Context Protocol 將您的 IDE 與 300 多個 AI 模型連接。支援任何 MCP 相容的客戶端。
支援的客戶端
安裝
npx -y atlascloud-mcp設定
將以下設定新增至您 IDE 的 MCP 設定檔中。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}可用工具
DeepSeek-V3.2
開源模型開源前沿大語言模型
DeepSeek-V3.2 是一個擁有 685B 參數的尖端混合專家語言模型，透過創新的 DeepSeek 稀疏注意力技術，在保持高性價比推理的同時達到 GPT-5 級別的性能。
- 在保持性能的同時降低 50-75% 的推理成本
- 細粒度稀疏注意力實現高效長上下文處理
- 支援 128K token 上下文長度
- 創新的 lightning indexer 元件用於動態注意力路由
- 在多個推理基準測試中達到 GPT-5 水準
- 在 IMO 2025 和 IOI 2025 中獲得金牌表現
- 先進的智慧體能力，整合工具使用
- 首個將思維直接整合到工具使用中的模型
競賽金牌成就
DeepSeek-V3.2-Speciale 在多項國際頂級競賽中獲得金牌級別表現，展現了世界級的推理能力。
IMO 2025
國際數學奧林匹克競賽
IOI 2025
國際資訊學奧林匹克競賽
AIME
美國數學邀請賽
技術架構亮點
混合專家架構
先進的 MoE 設計，具有高效的專家路由，每層包含 1 個共享專家和 256 個路由專家，實現性能與效率的最佳平衡。
稀疏注意力創新
革命性的 DeepSeek 稀疏注意力機制，透過細粒度注意力模式實現高效的長上下文處理。
先進訓練流程
開創性地採用大規模 FP8 混合精度訓練，配合複雜的後訓練流程，包括監督微調和強化學習。
應用場景
技術規格
模型變體對比
DeepSeek-V3.2 系列提供兩個針對不同使用場景優化的變體，在速度和推理深度之間取得平衡。
DeepSeek-V3.2
DeepSeek AI
- 在基準測試中達到 GPT-5 級別性能
- 透過 DSA 優化推理速度
- 完整的工具使用和智慧體能力
- 適合大規模部署的高性價比
DeepSeek-V3.2-Speciale
DeepSeek AI
- 超越 GPT-5，匹配 Gemini-3.0-Pro
- 在 IMO 和 IOI 中獲得金牌表現
- 放寬長度限制以支援複雜推理
- 針對研究和挑戰性問題優化
Key Insight: 選擇 DeepSeek-V3.2 獲得生產效率，或選擇 V3.2-Speciale 獲得最大推理能力。兩個模型都代表了開源 AI 的前沿水準。
為什麼選擇 Atlas Cloud 使用 DeepSeek-V3.2？
透過我們完全託管的 DeepSeek-V3.2 API 服務，體驗企業級可靠性、安全性和成本效益。
具競爭力的定價
透明成本的按用量付費定價。無隱藏費用，無最低承諾。免費開始使用。
99.9% 正常運行時間 SLA
企業級基礎設施，具備自動故障轉移、負載平衡和 24/7 監控，實現最高可靠性。
SOC 2 Type II 認證
通過 SOC 2 Type II 認證的企業級安全性。您的資料在傳輸和靜態狀態下都採用業界領先的安全標準加密。
閃電般的快速回應
全球 CDN，在全球各地設有邊緣位置。優化的推理基礎設施提供低於一秒的回應時間。
專家支援
專業技術支援團隊 24/7 全天候服務。獲得整合、優化和疑難排解方面的協助。
統一 API 平台
透過一個一致的 API 存取 300 多個 AI 模型（LLM、圖像、影片、音訊）。滿足您所有 AI 需求的單一整合。
在 Atlas Cloud 上體驗 DeepSeek-V3.2
透過企業級基礎設施、透明定價和無縫擴展，部署世界級開源 AI。
