Source: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/ Language: ru # DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/) DeepSeek V3.2 Exp — версия с разреженным вниманием, построенная на V3.1 Terminus. Она обрабатывает текст для рассуждений, программирования и агентских задач, исследуя более эффективное внимание для длинного контекста; производитель указывает контекст 128K, а её обозначение отличается от окончательного выпуска V3.2. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-v3-2-exp-thinking/#method-0) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. DeepSeek V3.2 Exp — экспериментальная редакция текстовой модели DeepSeek на основе V3.1 Terminus. Её определяющее изменение — DeepSeek Sparse Attention, введённое для изучения более эффективного обучения и вывода на длинных текстовых последовательностях. Задача остаётся текстовой: письменные инструкции и контекст дают текстовый ответ, код или выход для агентной работы. Это исследовательская редакция разреженного внимания, отдельная от итоговой модели V3.2 и её более позднего формата рассуждения с инструментами. DSA использует лёгкий индексатор и детальный выбор токенов, чтобы основной расчёт внимания сосредоточивался на выбранной информации предыдущих токенов. DeepSeek намеренно согласовал экспериментальную конфигурацию обучения с V3.1 Terminus для изоляции архитектурного изменения. Отчёт V3.2 подтверждает общую архитектуру итоговой V3.2 и V3.2 Exp и описывает продолжение обучения от основы Terminus с контекстом 128K. Опубликованный экспериментальный профиль использует именно этот длинный контекст 128K. Экспериментальная карточка производителя сохраняет рассуждение и агентную работу в области применения вместе с профилем задач предыдущей модели. Её доказательства рассматривают рассуждение без инструментов и агентное использование инструментов как отдельные процессы. Подготовьте ясный вопрос, относящийся к нему контекст источников и желаемую форму результата. Если задача использует инструмент, приложение задаёт его определение и возвращает результат; предложенное моделью действие не равно уже выполненной операции. Карточка итоговой V3.2 вводит изменённый формат вызова инструментов и прямо описывает рассуждение с ними. Эти обновления относятся к итоговому выпуску и не заменяют полностью правила взаимодействия экспериментальной редакции. Для V3.2 Exp сохраняйте собственное форматирование сообщений редакции и унаследованный контекст задач Terminus, не предполагая взаимозаменяемости всех последующих настроек или ролей из-за похожего имени. Для сравнения длинных документов пометьте каждый источник и укажите разделы, относящиеся к вопросу. Пример задания: «Сравни эти требования с предлагаемой реализацией, найди каждое несоответствие и процитируй подтверждающий фрагмент. Заверши приоритетным списком исправлений». Для кода предоставьте сбойное поведение, нужный фрагмент и ожидаемый результат, затем попросите конкретное изменение с ясным объяснением. Организация исходных материалов и правило завершения направляют задачу с длинным контекстом к пригодному результату. Эталонная реализация производителя включает индексатор разреженного внимания, а карточка фиксирует важную правку реализации: RoPE индексатора использует неперемежающееся расположение, тогда как модуль латентного внимания ожидает перемежающееся. Это деталь эталонной реализации производителя, важная для точного исполнения модели, а не другой пользовательский промпт или новая возможность. Поэтому одно название модели не описывает обработку экспериментальной архитектуры всеми реализациями. Продолжающаяся агентная задача должна совместно учитывать бюджет исходного текста, диалога, генерируемых рассуждений и наблюдений инструментов. Организуйте полезные наблюдения и попросите отделить в окончательном ответе доказательства, предположения и предлагаемые действия. Для фактического результата, зависящего от источника, предоставьте авторитетный материал или подходящий инструмент вместо опоры на общие знания обучения. Выход остаётся текстом, кодом или аналитической записью, которые можно проверить по задаче и её входам. **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-exp-thinking` [`deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) DeepSeek /`deepseek-v3.2-exp-thinking` ### Начало DeepSeek V3.2 Exp — версия с разреженным вниманием, построенная на V3.1 Terminus. Она обрабатывает текст для рассуждений, программирования и агентских задач, исследуя более эффективное внимание для длинного контекста; производитель указывает контекст 128K, а её обозначение отличается от окончательного выпуска V3.2. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения deepseek-v3.2-exp-thinking | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Текстовая беседа | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`control_scope` | КонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false. | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull | Псевдонимы метода: `/chat/completions` Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` Отправляйте точный ID модели вместе с messages. Длина контекста не является пределом выхода. Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.00058** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00086** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDK ```bash set -eu : "${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-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 ``` ```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-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")) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода `/chat/completions` #### Связанные ID для вызова [`deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-exp-thinking`: `text` → `text` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-exp-thinking`: `model`, `messages`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-exp-thinking`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.