Source: https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/ Language: he # DeepSeek: DeepSeek V3.2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V3.2](https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/) DeepSeek V3.2 משלב הסקה על טקסט עם שימוש בכלים וניתוח הקשר ארוך. ארכיטקטורת הקשב הדליל ופורמט השיחה המעודכן שלו תומכים בתכנות, בחיפוש ובמשימות סוכן מרובות שלבים, עם הקשר של 128K ותהליכי עבודה נפרדים לחשיבה ולתשובה ישירה. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-2-thinking/#method-0) על המודל התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה. DeepSeek V3.2 הוא מודל הטקסט של DeepSeek להסקה ולעבודת סוכנים, עם דגש על עיבוד יעיל של הקשר ארוך. היצרן מרכז את השינויים העיקריים שלו סביב DeepSeek Sparse Attention, מסגרת למידת חיזוק שהורחבה בהיקפה וצינור אימון למשימות סוכן. הוא מקבל שאלות כתובות והקשר ומפיק טקסט, לרבות תשובה, קוד או תוכן של קריאות לכלים. הוא נבדל ממהדורת V3.2 Exp הקודמת ומגרסת ההסקה הנפרדת Speciale. DeepSeek Sparse Attention מוסיף לארכיטקטורת הקשב הלטנטי רכיב אינדוקס ובחירה פרטנית של טוקנים. ברצף ארוך, רכיב האינדוקס בוחר את המידע מטוקנים קודמים שישמש בחישוב הקשב העיקרי. הדוח מציין שזהו השינוי הארכיטקטוני לעומת V3.1 Terminus ושהארכיטקטורה זהה לזו של V3.2 Exp. חלון ההקשר שפורסם עבורו הוא בן 128K טוקנים, ומאפשר שימוש בחומר מקור נרחב והמשך עבודה על משימה; גם ההסקה שנוצרת והיסטוריית הכלים צורכות חלק מההקשר הזמין. האימון שלאחר האימון הבסיסי מכסה תשובות עם חשיבה ובלעדיה במתמטיקה, בתכנות, בהסקה לוגית, במשימות סוכן כלליות, בתכנות באמצעות סוכנים ובחיפוש. מומחים בתחומים שונים מספקים נתונים המאוחדים במודל הסופי, ולאחר מכן מתבצעת למידת חיזוק משולבת. לשאלה רגילה עשויה להתאים תשובה ישירה; בבעיה קשה, תהליך החשיבה יכול לפתח פתרון לפני הצגת התוצאה הסופית. הגדירו את התשובה או התוצר הנדרשים בנפרד מההסקה שבשלבי הביניים. שינוי משמעותי במהדורה הוא חשיבה עם כלים. פורמט השיחה המעודכן מאפשר להסקה להימשך לאורך משימה הכוללת קריאות לכלים, במקום להתייחס לניתוח ולפעולה כאל שלבים שאינם קשורים. היישום מבצע פעולה שהמודל בחר ומחזיר את תוצאתה לשלב הבא. כלל הקשר הכלים של היצרן משמר הסקה קודמת כל עוד מתווספות רק הודעות הקשורות לכלים; כאשר מגיעה הודעת משתמש חדשה, הוא מסיר את ההסקה הזו תוך שמירה על הקריאות לכלים ועל תוצאותיהן. הבחנה נכונה בין תפקידי השיחה חשובה להתנהגות זו. לתכנות, ספקו את קטע המקור או הקבצים הרלוונטיים, את הבעיה שנצפתה, את התוצאה המצופה ואת התנאים שהשינוי חייב לשמר. דוגמה להנחיה היא: ״השתמשו בקוד ובתוצאות הכלים שסופקו כדי לאתר את הסיבה, להציע את התיקון הקטן ביותר ולהחזיר את התיקון הסופי עם תוצאת האימות התומכת בו.״ למשימת חיפוש, תארו את השאלה, את הראיות הנדרשות ואת התנאים שבהם תשובה נחשבת שלמה. כלי חיפוש והרצה מסופקים בידי היישום שמסביב, ולא בידי הטקסט לבדו. היצרן ממליץ על temperature של 1.0 ועל top-p של 0.95 לשימוש מקומי. V3.2 מציג ייצוג מעודכן לקריאות לכלים ומקודד הודעות ייעודי. תפקיד developer שלו שמור לתבנית סוכן החיפוש של היצרן, וה־API הרשמי אינו מקבל תפקיד זה. המפענח שבמימוש הייחוס מצפה לפלט תקין ואינו מתקן תוצאות בפורמט פגום; כאשר יישום משתמש בשדות שנוצרו או בארגומנטים לכלים, עליו לבדוק את המבנה שלהם לפני פעולה על פיהם. הדוח הטכני מציין מסלולי הסקה ארוכים ואימות עצמי חוזר ומיותר כמגבלות מעשיות. משימת סוכן יכולה להגיע לגבול של 128K גם כאשר חומר המקור המקורי מתאים להקשר, משום שפלטי כלים והסקה חוזרת מצטברים. שמרו על תיעוד תמציתי של התצפיות הרלוונטיות והגדירו במפורש את התוצר הסופי. בעבודה התלויה במידע מדויק, צרפו את החומר הסמכותי או ספקו כלי חיפוש מתאים, במקום לצפות שידע האימון יקבע כל עובדה. DeepSeek V3.2 Speciale היא גרסה נפרדת להסקה עמוקה עתירת חישוב, ולפי כרטיס המודל היא אינה תומכת בקריאה לכלים. אין להשתמש בתכונותיה כפרופיל הכלים של V3.2 הרגיל. גם לדור V4 המאוחר יותר ולמהדורה הניסיונית הקודמת יש זהויות ואפשרויות תצורה נפרדות. שמרו על מהדורת V3.2 בעלת השם המוגדר בעת השוואת משימות שבהן זהות המודל ופורמט הפרומפט חשובים. לניתוח מעשי המבוסס על מקורות, תייגו את החומרים ובקשו מסקנה הנתמכת בקטעים הרלוונטיים, תוך הבחנה בין הנחות למידע חסר. עבור סוכן, הגדירו את הפונקציות המותרות, את התוצאה הסופית המצופה ואת הקריטריון להשלמה. כך מכינים את תהליך ההסקה והשימוש בכלים של המודל להפקת תוצר טקסטואלי, תוצר קוד או תוצר ניתוח שאפשר לבחון ולקשר לראיות שסופקו. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-thinking` [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/he/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) DeepSeek /`deepseek-v3.2-thinking` ### התחלה DeepSeek V3.2 משלב הסקה על טקסט עם שימוש בכלים וניתוח הקשר ארוך. ארכיטקטורת הקשב הדליל ופורמט השיחה המעודכן שלו תומכים בתכנות, בחיפוש ובמשימות סוכן מרובות שלבים, עם הקשר של 128K ותהליכי עבודה נפרדים לחשיבה ולתשובה ישירה. סוגי קלט נתמכים טקסט תוצאות טקסט ### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` פורמט פלט json או SSE | שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל | | --- | --- | --- | --- | --- | | שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות deepseek-v3.2-thinking | ברירת מחדל— | | שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— | | שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט | ברירת מחדל— | | שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse | שילובים של חומרי קלט **טקסט** · טקסט UTF8 `messages[].content` פרמטרים ומחזור חיים של השיטה | פרמטר | מפרט | | --- | --- | | פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json | | פרמטר`required` | מפרטmodel, messages | | פרמטר`material_types` | מפרטtext | | פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content | | פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ | | פרמטר`optional_controls` | מפרטstream | | פרמטר`control_scope` | מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false. | | פרמטר`output_modalities` | מפרטtext | | פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse | | פרמטר`multimodal_input_binding` | מפרטnull | כינויים לשיטה: `/chat/completions` מחזור חיים: `synchronous_or_streamed` שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages. אורך ההקשר אינו תקרת פלט. קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק. ### תעריפים מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה. מצב מהיר לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר מצב Flex לא צוין כאשר נבחר מצב flex מאמץ חשיבה מרבי לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default) #### תעריפי Ailoot #### מחירים לפי תצורה | תצורה | טבלת תעריפים | חיוב | | --- | --- | --- | | תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.00058** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00086** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים | לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/) ### דוגמאות לבקשות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"deepseek-v3.2-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="deepseek-v3.2-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### קבלה ושמירה של תוצאות #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json או SSE ##### שמירת כל התוצאות שהושלמו שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו. שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש. ##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט. שדות התגובה | שדה | סוג | | --- | --- | | שדה`choices[].index` | סוגinteger | | שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null | | שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] | | שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring | | שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array | | שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null | | שדה`usage` | סוגobject | שגיאות והשלבים הבאים | תגובה | תנאי | השלב הבא | | --- | --- | --- | | תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. | ### כינויים #### כינויים למודל **Ailoot Ultra** [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/he/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) #### כינויים לנתיבי שיטות `/chat/completions` #### מזהי מודלים קשורים IDs [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/he/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 אילו קלטים ותוצאות זמינים? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `text` → `text` באילו שדות הבקשה משתמשת? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `model`, `messages`, `stream` אילו מגבלות חלות? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `messages.min_items`: `1` חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם. ## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. ## קנו אסימונים בהנחה. הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים. מנוי בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם. קוד הנחה עד 50% הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל. הוצאות בהיסטוריה המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה. [בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/) ## חברו API למוצר שאתם מוכרים. SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק. יישום מסחרי שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם. רישיון למכירה מחדש שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב. מסמכים באתר ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור. [בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he) ## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI. החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.