Source: https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/ Language: sl # DeepSeek: DeepSeek V3.2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V3.2](https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/) DeepSeek V3.2 združuje besedilno sklepanje z uporabo orodij in analizo dolgega konteksta. Njegova arhitektura redke pozornosti in posodobljena oblika pogovora podpirata programiranje, iskanje in večstopenjske agentske naloge s kontekstom 128K ter ločenima potekoma razmišljanja in neposrednega odgovarjanja. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/sl/deepseek-v3-2-thinking/#method-0) O modelu Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo. DeepSeek V3.2 je DeepSeekov besedilni model za sklepanje in agentsko delo s poudarkom na učinkoviti obdelavi dolgega konteksta. Proizvajalec glavne spremembe predstavlja skozi DeepSeek Sparse Attention, razširjeno ogrodje spodbujevalnega učenja in cevovod za učenje agentskih nalog. Sprejema pisna vprašanja in kontekst ter ustvarja besedilo, vključno z odgovorom, kodo ali vsebino klica orodja. Razlikuje se od prejšnje izdaje V3.2 Exp in ločene različice Speciale za sklepanje. DeepSeek Sparse Attention arhitekturi latentne pozornosti doda indeksirnik in drobnozrnat izbor žetonov. Pri dolgem zaporedju indeksirnik izbere informacije iz prejšnjih žetonov, ki jih uporabi glavni izračun pozornosti. Poročilo navaja, da gre za arhitekturno spremembo glede na V3.1 Terminus in da uporablja isto arhitekturo kot V3.2 Exp. Njegov objavljeni kontekst obsega 128K žetonov, kar podpira obsežno izvorno gradivo in nadaljevanje naloge, pri čemer ustvarjeno sklepanje in zgodovina orodij prav tako porabljata razpoložljivi kontekst. Nadaljnje učenje pokriva odgovore z razmišljanjem in brez njega pri matematiki, programiranju, logičnem sklepanju, splošnih agentskih nalogah, agentskem programiranju in iskanju. Področni strokovnjaki zagotavljajo podatke, ki se združijo v končni model, nato pa sledi mešano spodbujevalno učenje. Pri običajnem vprašanju je lahko primeren neposreden odgovor; pri zahtevnem problemu lahko potek z razmišljanjem razvije rešitev, preden predstavi končni rezultat. Zahtevani odgovor ali izdelek določite neodvisno od vmesnega sklepanja. Pomembna sprememba izdaje je razmišljanje z orodji. Posodobljena oblika pogovora omogoča, da se sklepanje nadaljuje skozi nalogo s klici orodij, namesto da bi analizo in dejanje obravnavala kot nepovezani stopnji. Operacijo, ki jo izbere model, izvede aplikacija in njen rezultat vrne za naslednji korak. Proizvajalčevo pravilo konteksta orodij ohranja preteklo sklepanje, dokler se dodajajo samo sporočila, povezana z orodji; ko prispe novo uporabniško sporočilo, to sklepanje zavrže, klice orodij in njihove rezultate pa ohrani. Pravilno razlikovanje pogovornih vlog je za to vedenje pomembno. Pri programiranju priložite izvorni odlomek ali ustrezne datoteke, opaženi problem, pričakovani rezultat in pogoje, ki jih mora sprememba ohraniti. Ponazoritveno navodilo je: »Uporabi predloženo kodo in rezultate orodij, da poiščeš vzrok, predlagaj najmanjši popravek in vrni končni popravek skupaj s podpornim rezultatom preverjanja.« Pri iskalni nalogi opišite vprašanje, potrebne dokaze in kaj šteje za dokončan odgovor. Orodja za iskanje in izvajanje zagotavlja okoliška aplikacija, ne samo besedilo. Proizvajalec za lokalno uporabo priporoča vrednost 1.0 za parameter temperature in vrednost 0.95 za parameter top-p. V3.2 uvaja spremenjeno predstavitev klicev orodij in namenski kodirnik sporočil. Njegova vloga developer je rezervirana za proizvajalčevo predlogo iskalnega agenta, uradni API pa te vloge ne sprejema. Referenčni razčlenjevalnik pričakuje pravilno oblikovan izhod in ne popravlja nepravilno oblikovanih rezultatov; kadar aplikacija uporablja ustvarjena polja ali argumente orodij, mora pred ukrepanjem preveriti njihovo strukturo. Tehnično poročilo kot praktični omejitvi navaja dolge poti sklepanja in odvečno samopreverjanje. Agentska naloga lahko doseže mejo 128K, tudi če izvirno izvorno gradivo ustreza omejitvi, ker se izhodi orodij in ponovljeno sklepanje kopičijo. Ohranite jedrnat zapis ustreznih opažanj in izrecno določite končni izdelek. Pri delu, občutljivem na znanje, priložite avtoritativno gradivo ali zagotovite primerno iskalno orodje, namesto da pričakujete, da bo znanje iz učenja določilo vsako dejstvo. DeepSeek V3.2 Speciale je ločena različica za poglobljeno sklepanje z veliko računsko zahtevnostjo in po kartici modela ne podpira klicanja orodij. Njegovih lastnosti ne smete uporabljati kot standardni profil orodij V3.2. Prav tako imata poznejša generacija V4 in eksperimentalni predhodnik ločeni identiteti ter konfiguracijske izbire. Pri primerjavi nalog, pri katerih sta model in oblika pozivanja pomembna, ohranite poimenovano izdajo V3.2. Pri praktični analizi na podlagi virov označite gradivo in zahtevajte sklep, podprt z ustreznimi odlomki, pri čemer naj predpostavke in manjkajoče informacije ostanejo ločene. Pri agentu navedite dovoljene funkcije, pričakovani končni rezultat in merilo dokončanja. Tako potek modelovega sklepanja in uporabe orodij pripravite okoli pregledljivega besedilnega, kodnega ali analitičnega izdelka, vezanega na predložene dokaze. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-thinking` [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) DeepSeek /`deepseek-v3.2-thinking` ### Začetek DeepSeek V3.2 združuje besedilno sklepanje z uporabo orodij in analizo dolgega konteksta. Njegova arhitektura redke pozornosti in posodobljena oblika pogovora podpirata programiranje, iskanje in večstopenjske agentske naloge s kontekstom 128K ter ločenima potekoma razmišljanja in neposrednega odgovarjanja. Dovoljeni vhodi Besedilo Rezultati Besedilo ### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Vhod `text` Izhod `text` Izhodni format json ali SSE | Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto | | --- | --- | --- | --- | --- | | Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve deepseek-v3.2-thinking | Privzeto— | | Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— | | Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— | | Polje`messages[].content` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Besedilni pogovor | Privzeto— | | Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse | Kombinacije vhodnih gradiv **Besedilo** · Besedilo UTF8 `messages[].content` Parametri in življenjski cikel metode | Parameter | Specifikacija | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages | | Parameter`material_types` | Specifikacijatext | | Parameter`messages` | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content | | Parameter`file_material` | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje | | Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream | | Parameter`control_scope` | SpecifikacijaBesedilni pogovor; stream je logična vrednost in je privzeto false. | | Parameter`output_modalities` | Specifikacijatext | | Parameter`hosted_operations` | Specifikacijafalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull | Druga imena metode: `/chat/completions` Življenjski cikel: `synchronous_or_streamed` Pošljite natančen ID modela skupaj z messages. Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda. Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo. ### Cenik Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi. Hitri način Ni navedeno Ko je izbran hitri način Način flex Ni navedeno Ko je izbran način flex Najvišja raven razmišljanja Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default) #### Cene Ailoot #### Cene po nastavitvah | Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek | | --- | --- | --- | | NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni **$0.00058** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00086** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **$0** / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik **$0** / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura **—** / 1K žetonov | Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. [Kako delujeta rezervacija in obračun →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/) ### Primeri zahtev #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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")) ``` ### Prejmi in shrani rezultate #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ali SSE ##### Ohrani vse dokončane rezultate Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine. Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi. ##### Če je treba preveriti izvirni odgovor Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan. Polja odgovora | Polje | Vrsta | | --- | --- | | Polje`choices[].index` | Vrstainteger | | Polje`choices[].message.content` | Vrstastring\|null | | Polje`choices[].message.tool_calls` | Vrstatool\_call\[\] | | Polje`choices[].message.reasoning_content` | Vrstastring | | Polje`choices[].message.reasoning_details` | Vrstaobject\|array | | Polje`choices[].finish_reason` | Vrstastring\|null | | Polje`usage` | Vrstaobject | Napake in naslednji koraki | Odgovor | Pogoj | Naslednji korak | | --- | --- | --- | | Odgovor400 · `invalid_request_error` | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. | ### Druga imena #### Druga imena modelov **Ailoot Ultra** [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) #### Druga imena poti metod `/chat/completions` #### Povezani ID-ji za klic [`deepseek-v3.2-thinking`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=deepseek-v3.2-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-thinking&fmt=chat) FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Kateri vhodi in rezultati so na voljo? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `text` → `text` Katera polja uporablja zahteva? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `model`, `messages`, `stream` Katere omejitve veljajo? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-thinking`: `messages.min_items`: `1` Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo. ## Podjetje in njegov portfelj projektov Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah. ## Žetone kupujte s popustom. Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov. Naročnina Za redne zahteve izberite paket s popustom. Promocijska koda do 50% Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji. Poraba v zgodovini Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek. [Izberite naročnino](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/subscriptions/) · [Oglejte si cene modelov](https://ailoot.ai/models/sl/) ## API povežite z izdelkom, ki ga prodajate. SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco. Komercialna aplikacija Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve. Licenca za preprodajalca Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje. Dokumenti na strani Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo. [Zaprosite za preprodajno licenco](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponudba in licenčna pogodba](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sl) ## Ailoot · Podjetje in njegov portfelj projektov Ailoot temelji na pridobljenih operativnih izkušnjah, široki bazi strank, stabilni storitvi in stalnem spremljanju KPI. Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah. Ailoot te operativne izkušnje uporablja za dostop prek API do funkcij umetne inteligence v izdelkih strank, agentih, aplikacijah in avtomatizacijah.