DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 matnli mulohazani vosita qo‘llanilishi va uzun kontekst tahlili bilan birlashtiradi. Uning siyrak diqqat arxitekturasi va yangilangan suhbat formati kodlash, qidiruv va ko‘p bosqichli agent vazifalarini qo‘llaydi; 128K kontekst hamda alohida fikrlash va bevosita javob jarayonlari mavjud.

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

Model haqida

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

DeepSeek V3.2 — DeepSeek kompaniyasining mulohaza va agent ishi uchun, uzun kontekstni samarali qayta ishlashga urg‘u berilgan matn modeli. Ishlab chiqaruvchi asosiy o‘zgarishlarni DeepSeek Sparse Attention, kengaytirilgan mustahkamlovchi o‘qitish tizimi va agent vazifalarini o‘qitish jarayoni atrofida tartiblaydi. U yozma savollar va kontekstni qabul qilib, javob, kod yoki vosita chaqiruvi tarkibini o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan matn yaratadi. U oldingi V3.2 Exp relizidan va alohida Speciale mulohaza variantidan farq qiladi.

DeepSeek Sparse Attention yashirin diqqat arxitekturasiga indekslovchi va tokenlarni nozik darajada tanlashni qo‘shadi. Uzun ketma-ketlikda indekslovchi asosiy diqqat hisobida ishlatiladigan avvalgi token ma’lumotini tanlaydi. Hisobotda bu V3.1 Terminus modelidan arxitekturaviy o‘zgarish ekani va V3.2 Exp bilan bir xil arxitekturadan foydalanishi aytiladi. E’lon qilingan konteksti 128K token bo‘lib, katta manba materiali va davom etayotgan vazifani qo‘llab-quvvatlaydi; yaratilgan mulohaza va vositalar tarixi ham mavjud kontekstni sarflaydi.

Keyingi o‘qitish matematika, dasturlash, mantiqiy mulohaza, umumiy agent vazifalari, agent yordamidagi kodlash va qidiruvda fikrlashli hamda fikrlashsiz javoblarni qamrab oladi. Soha mutaxassislari yakuniy modelga birlashtiriladigan ma’lumotni beradi, undan keyin aralash mustahkamlovchi o‘qitish o‘tkaziladi. Oddiy savolda bevosita javob mos bo‘lishi mumkin; murakkab masalada fikrlash jarayoni yakuniy natijani ko‘rsatishdan oldin yechim ishlab chiqishi mumkin. Kerakli javob yoki yakuniy materialni oraliq mulohazadan mustaqil belgilang.

Nashrdagi muhim o‘zgarish — vositalar bilan fikrlash. Yangilangan chat formati tahlil va amalni bir-biriga aloqasiz bosqichlar deb ko‘rish o‘rniga vosita chaqirish vazifasi davomida mulohazani davom ettirishga imkon beradi. Model tanlagan amalni ilova bajarib, keyingi qadam uchun natijasini qaytaradi. Ishlab chiqaruvchining vosita konteksti qoidasida faqat vositaga oid xabarlar qo‘shilayotganida oldingi mulohaza saqlanadi; yangi foydalanuvchi xabari kelganda esa vosita chaqiruvlari va natijalarini saqlagan holda bu mulohaza chiqarib tashlanadi. Suhbat rollarini to‘g‘ri ajratish bu xatti-harakat uchun muhim.

Kod yozishda manba parchasini yoki tegishli fayllarni, kuzatilgan muammoni, kutilgan natijani va o‘zgartirish saqlashi kerak bo‘lgan shartlarni bering. Namunaviy topshiriq: “Berilgan kod va vosita natijalaridan foydalanib sababni toping, eng kichik tuzatishni taklif qiling va uni asoslovchi tekshiruv natijasi bilan yakuniy patchni qaytaring.” Qidiruv vazifasida savolni, kerakli dalillarni va tugallangan javob mezonini tavsiflang. Qidiruv va bajarish vositalari matnning o‘zi tomonidan emas, modelni o‘rab turgan ilova tomonidan beriladi.

Ishlab chiqaruvchi mahalliy foydalanishda temperature 1.0 va top-p 0.95 qiymatlarini tavsiya qiladi. V3.2 qayta ko‘rilgan vosita chaqiruvi ifodasini va maxsus xabar kodlovchisini joriy etadi. Uning developer roli ishlab chiqaruvchining qidiruv agenti shabloni uchun ajratilgan va rasmiy API bu rolni qabul qilmaydi. Etalon parser to‘g‘ri shakllangan chiqishni kutadi va noto‘g‘ri natijalarni tuzatmaydi; ilova yaratilgan maydon yoki vosita argumentlaridan foydalanganda, ular asosida amal qilishdan oldin tuzilishini tekshirishi kerak.

Texnik hisobotda uzun mulohaza yo‘llari va ortiqcha o‘zini tekshirish amaliy cheklovlar sifatida ko‘rsatilgan. Agent vazifasi asl manba materiali sig‘gan taqdirda ham 128K chegaraga yetishi mumkin, chunki vosita natijalari va takroriy mulohazalar to‘planadi. Tegishli kuzatuvlarning ixcham qaydini saqlang va yakuniy materialni aniq belgilang. Bilimga sezgir ishda o‘qitilish bilimidan har bir faktni aniqlashni kutish o‘rniga vakolatli materialni biriktiring yoki mos qidiruv vositasini bering.

DeepSeek V3.2 Speciale — alohida, katta hisoblash sarfli chuqur mulohaza varianti bo‘lib, model kartasiga ko‘ra vosita chaqirishni qo‘llab-quvvatlamaydi. Uning xususiyatlarini standart V3.2 vosita profili sifatida ishlatmaslik kerak. Xuddi shunday, keyingi V4 avlodi va tajribaviy avvalgi nashr alohida identifikatsiya hamda konfiguratsiya tanlovlariga ega. Model va topshiriq formati muhim bo‘lgan vazifalarni taqqoslashda nomlangan V3.2 nashrini saqlang.

Amaliy, manbaga asoslangan tahlilda materiallarni belgilang va farazlar hamda yetishmayotgan ma’lumotni ajratgan holda tegishli parchalar tasdiqlaydigan xulosani so‘rang. Agent uchun ruxsat etilgan funksiyalarni, kutilgan yakuniy natijani va bajarilganlik mezonini ayting. Bu modelning mulohaza va vosita jarayonini berilgan dalilga bog‘langan, tekshirish mumkin bo‘lgan matn, kod yoki tahliliy material atrofida tayyorlaydi.

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

deepseek-v3.2-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.2-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-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-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-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-thinking

Usul yo‘llari taxalluslari

/chat/completions

Chaqirish uchun tegishli ID lar

deepseek-v3.2-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2

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

DeepSeek: DeepSeek V3.2