DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp — V3.1 Terminus asosida qurilgan siyrak diqqat nashri. U uzun kontekst diqqatini samaraliroq qilishni o‘rganish davomida mulohaza, kodlash va agent vazifalari uchun matnni qayta ishlaydi; ishlab chiqaruvchi konteksti 128K bo‘lib, yakuniy V3.2 relizidan alohida identifikatsiyaga ega.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-v3.2-exp-thinking

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

DeepSeek V3.2 Exp — DeepSeek’ning V3.1 Terminus asosidagi eksperimental matn modeli nashri. Uning asosiy oʻzgarishi uzun matn ketma-ketliklari uchun yanada samarali oʻqitish va inferensiyani tadqiq qilish uchun kiritilgan DeepSeek Sparse Attention’dir. Vazifa matnga asoslangan holda qoladi: yozma koʻrsatma va kontekst matnli javob, kod yoki agentga tegishli chiqish hosil qiladi. Bu siyrak diqqat tadqiqot nashri boʻlib, yakuniy V3.2 modeli va uning keyingi vositalar bilan fikrlash formatidan alohida.

DSA yengil indeksator va mayda darajali token tanlovidan foydalanadi; shu tufayli asosiy diqqat hisoblash oldingi token maʼlumotlarining tanlangan qismiga yoʻnaladi. DeepSeek arxitektura oʻzgarishini alohida oʻrganish uchun eksperimental oʻqitish konfiguratsiyasini ataylab V3.1 Terminus bilan moslashtirgan. V3.2 hisoboti yakuniy V3.2 va V3.2 Exp shu arxitekturani boʻlishishini tasdiqlaydi hamda 128K kontekstli Terminus asosidan davom etgan oʻqitishni tavsiflaydi. Eʼlon qilingan eksperimental profil shu 128K uzoq kontekst sozlamasidan foydalanadi.

Ishlab chiqaruvchining eksperimental kartasi oldingi modelning vazifa profilini saqlagan holda mulohaza va agent ishlarini qamrab oladi. Uning dalillari vositasiz mulohaza va agentning vosita ishlatishini alohida jarayonlar sifatida koʻrsatadi. Aniq savol, tegishli manba konteksti va kerakli yakuniy shaklni tayyorlang. Vazifada vosita ishlatilsa, ilova uning taʼrifini beradi va natijani qaytaradi; model taklif qilgan harakat allaqachon bajarilgan amal bilan bir xil emas.

Yakuniy V3.2 kartasi qayta koʻrilgan vosita chaqiruv formatini kiritadi va vositalar bilan fikrlashni aniq tavsiflaydi. Bu yangilanishlar yakuniy relizga tegishli; ularni eksperimental nashrning butun oʻzaro aloqa talablari deb qabul qilmaslik kerak. V3.2 Exp uchun oʻxshash nom har bir keyingi boshqaruv yoki rolni oʻzaro almashtiriladigan qiladi deb oʻylamay, nashrning oʻz xabar formatini va Terminus’dan oʻtgan vazifa kontekstini saqlang.

Uzun hujjatlarni solishtirishda har bir manbani belgilang va savolga tegishli boʻlimlarni koʻrsating. Namuna topshiriq: “Bu talablarni taklif etilgan amalga oshirish bilan solishtiring, har bir nomuvofiqlikni aniqlang va uni tasdiqlovchi parchani keltiring. Oxirida ustuvor tuzatishlar roʻyxatini bering.” Kod uchun muvaffaqiyatsiz xatti-harakat, tegishli parcha va kutilgan natijani bering, keyin aniq tushuntirish bilan yoʻnaltirilgan oʻzgartirish soʻrang. Manba tuzilishi va tugallanish qoidasi uzoq kontekstli vazifani ishlatiladigan natijaga yoʻnaltirishga yordam beradi.

Ishlab chiqaruvchining etalon amalga oshirishi siyrak diqqat indeksatorini oʻz ichiga oladi; kartada esa muhim tuzatish qayd etilgan: indeksator RoPE’i oʻzaro aralashtirilmagan joylashuvdan foydalanadi, latent diqqat moduli esa oʻzaro aralashtirilgan joylashuvni kutadi. Bu foydalanuvchining boshqa koʻrsatmasi yoki yangi imkoniyat emas, modelni sodiq bajarish uchun tegishli ishlab chiqaruvchi-etalon tafsilotidir. Bundan tashqari, model nomining oʻzi har bir amalga oshirish eksperimental arxitekturaga qanday ishlov berishini tavsiflamaydi.

Davomli agent vazifasi manba matni, suhbat, yaratilgan mulohaza va vosita kuzatuvlarini birgalikda rejalashtirishi kerak. Foydali kuzatuvlarni tartiblang va yakuniy javobdan dalillar, taxminlar hamda taklif etilgan harakatlarni ajratishni soʻrang. Manbaga bogʻliq faktik natija uchun keng oʻqitish bilimiga suyanish oʻrniga vakolatli material yoki mos vositani taqdim eting. Chiqish vazifa va uning kirishlari bilan tekshirish mumkin boʻlgan matn, kod yoki tahliliy qayd boʻlib qoladi.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-v3.2-exp-thinking

deepseek-v3.2-exp-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.2-exp-thinking

Boshlash

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari: Matn
Natijalar: Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Kirish: text
Chiqish: text
Chiqish formati: json yoki SSE

Maydon	Tur	Talab	Qiymatlar va cheklovlar	Standart
Maydon`model`	Tur`string`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar deepseek-v3.2-exp-thinking	Standart—
Maydon`messages`	Tur`message[]`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1	Standart—
Maydon`messages[].role`	Tur`string`	TalabMajburiy	Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq	Standart—
Maydon`messages[].content`	Tur`string`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat	Standart—
Maydon`stream`	Tur`boolean`	TalabIxtiyoriy	Qiymatlar va cheklovlar	Standartfalse

Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli

Parametr	Parametr talablari
Parametr`content_type`	Parametr talablariapplication/json
Parametr`required`	Parametr talablarimodel, messages
Parametr`material_types`	Parametr talablaritext
Parametr`messages`	Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametr`file_material`	Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametr`optional_controls`	Parametr talablaristream
Parametr`control_scope`	Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false.
Parametr`output_modalities`	Parametr talablaritext
Parametr`hosted_operations`	Parametr talablarifalse
Parametr`multimodal_input_binding`	Parametr talablarinull

Usul taxalluslari: /chat/completions

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim: Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi: Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi: Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Sozlama	Tariflar jadvali	To‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar	Tariflar jadvaliAsosiy tarif	To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00058 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00086 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

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"))

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari

Maydon	Tur
Maydon`choices[].index`	Turinteger
Maydon`choices[].message.content`	Turstring\|null
Maydon`choices[].message.tool_calls`	Turtool_call[]
Maydon`choices[].message.reasoning_content`	Turstring
Maydon`choices[].message.reasoning_details`	Turobject\|array
Maydon`choices[].finish_reason`	Turstring\|null
Maydon`usage`	Turobject

Xatolar va keyingi qadamlar

Javob	Shart	Keyingi qadam
Javob400 · `invalid_request_error`	ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri	Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra deepseek-v3.2-exp-thinking

Usul yo‘llari taxalluslari

/chat/completions

Chaqirish uchun tegishli ID lar

deepseek-v3.2-exp-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: text → text
So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: model, messages, stream
Qanday cheklovlar amal qiladi?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: messages.min_items: 1

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp