mô hình

DeepSeek: DeepSeek V3.2

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 kết hợp suy luận văn bản với sử dụng công cụ và phân tích ngữ cảnh dài. Kiến trúc attention thưa và định dạng hội thoại cập nhật hỗ trợ lập trình, tìm kiếm và nhiệm vụ tác tử nhiều bước, với ngữ cảnh 128K cùng quy trình suy nghĩ và phản hồi trực tiếp riêng.

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

DeepSeek V3.2 là mô hình văn bản của DeepSeek dành cho suy luận và công việc tác tử, chú trọng xử lý hiệu quả ngữ cảnh dài. Nhà sản xuất tổ chức các thay đổi chính quanh DeepSeek Sparse Attention, khung học tăng cường được mở rộng và quy trình huấn luyện nhiệm vụ tác tử. Mô hình nhận câu hỏi viết và ngữ cảnh, tạo văn bản gồm câu trả lời, mã hoặc nội dung lời gọi công cụ. Mô hình khác với bản V3.2 Exp trước đó và biến thể suy luận Speciale riêng.

DeepSeek Sparse Attention thêm bộ lập chỉ mục và lựa chọn token chi tiết vào kiến trúc attention tiềm ẩn. Với chuỗi dài, bộ lập chỉ mục chọn thông tin token trước đó dùng cho phép tính attention chính. Báo cáo nêu đây là thay đổi kiến trúc so với V3.1 Terminus và dùng cùng kiến trúc với V3.2 Exp. Ngữ cảnh được công bố là 128K token, hỗ trợ tư liệu nguồn lớn và nhiệm vụ liên tục, trong khi suy luận được sinh và lịch sử công cụ cũng tiêu thụ ngữ cảnh hiện có.

Hậu huấn luyện bao gồm phản hồi có suy nghĩ và không suy nghĩ trong toán học, lập trình, suy luận logic, nhiệm vụ tác tử tổng quát, lập trình bằng tác tử và tìm kiếm. Chuyên gia từng lĩnh vực cung cấp dữ liệu được hợp nhất vào mô hình cuối, tiếp theo là học tăng cường hỗn hợp. Với câu hỏi thông thường, câu trả lời trực tiếp có thể phù hợp; với vấn đề khó, quy trình suy nghĩ có thể phát triển lời giải trước khi trình bày kết quả cuối. Hãy nêu câu trả lời hoặc sản phẩm cần nhận độc lập với suy luận trung gian.

Một thay đổi đáng kể của phiên bản là suy nghĩ cùng công cụ. Định dạng trò chuyện cập nhật cho phép suy luận tiếp tục trong nhiệm vụ gọi công cụ thay vì coi phân tích và hành động là các giai đoạn không liên quan. Thao tác do mô hình chọn được ứng dụng thực thi rồi trả kết quả cho bước tiếp theo. Quy tắc ngữ cảnh công cụ của nhà sản xuất giữ suy luận lịch sử khi chỉ thêm thông điệp liên quan công cụ; khi có thông điệp người dùng mới, quy tắc loại bỏ suy luận đó nhưng giữ lời gọi và kết quả công cụ. Việc phân biệt đúng vai trò hội thoại ảnh hưởng đến hành vi này.

Với lập trình, cung cấp đoạn mã nguồn hoặc tệp liên quan, vấn đề quan sát được, kết quả mong đợi và các điều kiện thay đổi phải giữ. Một đề bài minh họa là: “Dùng mã và kết quả công cụ được cung cấp để xác định nguyên nhân, đề xuất cách sửa nhỏ nhất và trả bản vá cuối cùng kèm kết quả xác thực hỗ trợ.” Với tìm kiếm, mô tả câu hỏi, bằng chứng cần có và tiêu chí câu trả lời hoàn tất. Công cụ tìm kiếm và thực thi do ứng dụng bao quanh mô hình cung cấp, không phải chỉ từ văn bản.

Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 1.0 và top-p 0.95 khi dùng cục bộ. V3.2 giới thiệu biểu diễn lời gọi công cụ đã sửa và bộ mã hóa thông điệp chuyên dụng. Vai trò developer dành riêng cho mẫu tác tử tìm kiếm của nhà sản xuất, và API chính thức không nhận vai trò này. Bộ phân tích tham chiếu đòi hỏi đầu ra đúng định dạng và không sửa kết quả lỗi; khi ứng dụng dùng trường được sinh hoặc đối số công cụ, cần kiểm tra cấu trúc trước khi hành động theo chúng.

Báo cáo kỹ thuật xác định chuỗi suy luận dài và tự xác minh dư thừa là giới hạn thực tiễn. Nhiệm vụ tác tử có thể chạm ranh giới 128K ngay cả khi tư liệu nguồn ban đầu vừa ngữ cảnh, vì đầu ra công cụ và suy luận lặp lại tích lũy. Giữ bản ghi ngắn gọn về quan sát liên quan và nêu rõ sản phẩm cuối. Với công việc nhạy về kiến thức, đính kèm tư liệu có thẩm quyền hoặc cung cấp công cụ tìm kiếm phù hợp thay vì kỳ vọng kiến thức huấn luyện xác định mọi sự kiện.

DeepSeek V3.2 Speciale là biến thể suy luận sâu riêng dùng nhiều tài nguyên tính toán và không hỗ trợ gọi công cụ theo thẻ mô hình. Không nên dùng các tính năng của nó làm cấu hình công cụ V3.2 tiêu chuẩn. Tương tự, thế hệ V4 sau đó và bản tiền nhiệm thử nghiệm có định danh, lựa chọn cấu hình riêng. Giữ phiên bản có tên V3.2 khi so sánh các nhiệm vụ mà mô hình và định dạng lời nhắc có ý nghĩa.

Với phân tích thực tế dựa trên nguồn, gắn nhãn tư liệu và yêu cầu kết luận được các đoạn liên quan hỗ trợ, phân biệt giả định với thông tin thiếu. Với tác tử, nêu hàm được phép, kết quả cuối mong đợi và tiêu chí hoàn thành. Cách chuẩn bị này tổ chức quy trình suy luận và công cụ quanh sản phẩm văn bản, mã hoặc phân tích có thể đánh giá, gắn với bằng chứng được cung cấp.

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

deepseek-v3.2-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.2-thinking

Bắt đầu

DeepSeek V3.2 kết hợp suy luận văn bản với sử dụng công cụ và phân tích ngữ cảnh dài. Kiến trúc attention thưa và định dạng hội thoại cập nhật hỗ trợ lập trình, tìm kiếm và nhiệm vụ tác tử nhiều bước, với ngữ cảnh 128K cùng quy trình suy nghĩ và phản hồi trực tiếp riêng.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
json hoặc SSE
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
deepseek-v3.2-thinking
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Hội thoại văn bản
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốmessagesHợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham sốfile_materialHợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp đồngnull

Bí danh phương thức: /chat/completions

Vòng đời: synchronous_or_streamed

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Cấu hìnhBiểu mức phíPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.00058 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00086 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

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"))

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngchoices[].indexLoạiinteger
Trườngchoices[].message.contentLoạistring|null
Trườngchoices[].message.tool_callsLoạitool_call[]
Trườngchoices[].message.reasoning_contentLoạistring
Trườngchoices[].message.reasoning_detailsLoạiobject|array
Trườngchoices[].finish_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra deepseek-v3.2-thinking

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

deepseek-v3.2-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-thinking: text → text

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-thinking: model, messages, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-thinking: messages.min_items: 1

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép