DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
DeepSeek V3.2 Exp yra retojo dėmesio mechanizmo leidimas, sukurtas V3.1 Terminus pagrindu. Jis apdoroja tekstą samprotavimo, programavimo ir agentų užduotims, tyrinėdamas veiksmingesnį ilgo konteksto dėmesio mechanizmą; gamintojo kontekstas – 128K, o tapatybė atskirta nuo galutinio V3.2 leidimo.
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V3.2 Exp – tai eksperimentinis „DeepSeek“ tekstinio modelio leidimas, sukurtas ant V3.1 Terminus. Esminis jo pakeitimas – DeepSeek Sparse Attention, įdiegtas efektyvesniam mokymui ir inferencijai su ilgomis teksto sekomis tirti. Užduotis išlieka tekstinė: rašytinės instrukcijos ir kontekstas sukuria tekstinį atsakymą, kodą ar su agentu susijusią išvestį. Tai retojo dėmesio tyrimų leidimas, atskiras nuo galutinio V3.2 modelio ir vėlesnio jo samprotavimo su įrankiais formato.
DSA naudoja lengvą indeksuotoją ir smulkų žetonų parinkimą, kad pagrindinis dėmesio skaičiavimas sutelktų dėmesį į atrinktą ankstesnių žetonų informaciją. „DeepSeek“ sąmoningai suderino eksperimentinio mokymo konfigūraciją su V3.1 Terminus, kad atskirtų architektūros pakeitimą. V3.2 ataskaita patvirtina, kad galutinis V3.2 ir V3.2 Exp turi tą pačią architektūrą, ir aprašo tęstinį mokymą iš 128K konteksto Terminus pagrindo. Paskelbtas eksperimentinis profilis naudoja šį 128K ilgo konteksto nustatymą.
Gamintojo eksperimentinė kortelė išlaiko samprotavimą ir agentų darbą, kartu išsaugodama ankstesnio modelio užduočių profilį. Jos įrodymai atskirai apima samprotavimą be įrankių ir agentinį įrankių naudojimą. Paruoškite aiškų klausimą, svarbų pradinį kontekstą ir pageidaujamą galutinę formą. Jei užduotyje naudojamas įrankis, programa pateikia jo apibrėžimą ir grąžina rezultatą; modelio pasiūlytas veiksmas nėra tas pats, kas jau įvykdyta operacija.
Galutinė V3.2 kortelė pristato pataisytą įrankių iškvietimų formatą ir aiškiai aprašo samprotavimą su įrankiais. Šie atnaujinimai priklauso galutiniam leidimui ir neturi būti laikomi visa eksperimentinio leidimo sąveikos sutartimi. V3.2 Exp atveju išsaugokite jo paties žinučių formatavimą ir paveldėtą Terminus užduoties kontekstą, užuot manę, kad panašus pavadinimas leidžia tarpusavyje keisti visus vėlesnius valdiklius ar vaidmenis.
Lygindami ilgus dokumentus pažymėkite kiekvieną šaltinį ir nurodykite klausimui svarbius skyrius. Iliustracinė užduotis: „Palygink šiuos reikalavimus su siūloma realizacija, nustatyk kiekvieną neatitikimą ir pacituok jį pagrindžiančią ištrauką. Baik prioritetiniu pataisų sąrašu.“ Kodui pateikite klaidingą elgesį, svarbų fragmentą ir numatomą rezultatą, tada paprašykite konkretaus pakeitimo su aiškiu paaiškinimu. Šaltinio išdėstymas ir užbaigimo taisyklė padeda ilgo konteksto užduotį nukreipti į naudingą rezultatą.
Gamintojo etaloninėje realizacijoje yra retojo dėmesio indeksuotojas, o kortelėje užfiksuota svarbi realizacijos pataisa: indeksuotojo RoPE naudoja nesukaitaliotą išdėstymą, o latentinis dėmesio modulis tikisi sukaitalioto išdėstymo. Tai gamintojo etaloninės realizacijos detalė, svarbi tiksliam modelio vykdymui, o ne kitokia naudotojo užklausa ar nauja galimybė. Tai taip pat reiškia, kad vien modelio pavadinimas neaprašo, kaip kiekviena realizacija apdoroja eksperimentinę architektūrą.
Tęstinė agento užduotis turi kartu planuoti pradinio teksto, pokalbio, sugeneruoto samprotavimo ir įrankių pastebėjimų apimtį. Naudingus pastebėjimus tvarkingai išdėstykite ir paprašykite galutiniame atsakyme atskirti įrodymus, prielaidas ir siūlomus veiksmus. Nuo šaltinio priklausančiam faktiniam rezultatui pateikite autoritetingą medžiagą ar tinkamą įrankį, užuot rėmęsi plačiomis mokymo žiniomis. Išvestis išlieka tekstas, kodas ar analitinis įrašas, kurį galima patikrinti pagal užduotį ir jos įvestis.
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions deepseek-v3.2-exp-thinking
deepseek-v3.2-exp-thinkingPradžia
DeepSeek V3.2 Exp yra retojo dėmesio mechanizmo leidimas, sukurtas V3.1 Terminus pagrindu. Jis apdoroja tekstą samprotavimo, programavimo ir agentų užduotims, tyrinėdamas veiksmingesnį ilgo konteksto dėmesio mechanizmą; gamintojo kontekstas – 128K, o tapatybė atskirta nuo galutinio V3.2 leidimo.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis POST /v1/chat/completions
- Įvestis
text- Išvestis
text- Išvesties formatas
- json arba SSE
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v3.2-exp-thinking | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Įvesties medžiagos deriniai
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrascontrol_scope | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Metodo pseudonimai: /chat/completions
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00058 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00086 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
set -eu
: "${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-exp-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
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-exp-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"))
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis
json arba SSE
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot Ultra deepseek-v3.2-exp-thinking
Metodų kelių pseudonimai
/chat/completions
Susiję ID iškvietimui
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
- Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
POST /v1/chat/completions·deepseek-v3.2-exp-thinking:text→text- Kokius laukus naudoja užklausa?
POST /v1/chat/completions·deepseek-v3.2-exp-thinking:model,messages,stream- Kokie apribojimai taikomi?
POST /v1/chat/completions·deepseek-v3.2-exp-thinking:messages.min_items:1