API Deepseek v3.2

DeepSeek V3.2 della serie V3 di DeepSeek: una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni "inference-first" ottimizzata per l'uso di strumenti agentivi, ragionamento a lungo contesto e distribuzione conveniente.

Che cos'è DeepSeek v3.2?

Guida DeepSeek v3.2 è l'ultima versione di produzione in DeepSeek V3 famiglia: una grande famiglia di modelli linguistici aperti e basati sul ragionamento, progettati per comprensione del contesto a lungo termine, utilizzo robusto di agenti/strumenti, ragionamento avanzato, codifica e matematicaLa versione include diverse varianti (la versione di produzione V3.2 e una versione ad alte prestazioni V3.2-Speciale). Il progetto enfatizza l'inferenza a lungo contesto a basso costo attraverso un nuovo meccanismo di attenzione sparsa chiamato Attenzione sparsa DeepSeek (DSA) e agenti / flussi di lavoro “pensanti” (“Pensare all’uso degli strumenti”).

Caratteristiche principali (livello alto)

• Attenzione sparsa DeepSeek (DSA): un meccanismo di attenzione sparsa destinato a ridurre drasticamente il calcolo in scenari di contesto lungo, preservando al contempo il ragionamento a lungo raggio. (Rivendicazione di ricerca fondamentale; utilizzata in V3.2-Exp.)
• Pensiero agentivo + integrazione dell'uso degli strumenti: La versione V3.2 enfatizza l'integrazione del "pensiero" nell'uso degli strumenti: il modello può operare in modalità ragionamento-pensiero e in modalità non-pensiero (normali) quando si richiamano gli strumenti, migliorando il processo decisionale in attività multi-fase e l'orchestrazione degli strumenti.
• Pipeline di sintesi dei dati degli agenti su larga scala: DeepSeek segnala un corpus di formazione e una pipeline di sintesi degli agenti che abbraccia migliaia di ambienti e decine di migliaia di istruzioni complesse per migliorare la robustezza delle attività interattive.
• Attenzione sparsa DeepSeek (DSA): DSA è un metodo di attenzione sparsa a grana fine introdotto nella linea V3.2 (prima in V3.2-Exp) che riduce la complessità dell'attenzione (da uno stile O(L²) ingenuo a uno stile O(L·k) con k ≪ L), selezionando un set più piccolo di token chiave/valore per token di query. Il risultato è una memoria/calcolo sostanzialmente inferiore per contesti molto lunghi (128K), rendendo l'inferenza in contesti lunghi sostanzialmente più economica.
• Struttura portante del mix di esperti (MoE) e attenzione latente multi-testa (MLA): La famiglia V3 utilizza MoE per aumentare la capacità in modo efficiente (conteggi di parametri nominali elevati con attivazione limitata per token) insieme ai metodi MLA per mantenere la qualità e controllare il calcolo.

Specifiche tecniche (tabella sintetica)

• Intervallo dei parametri nominali: ~671B - 685B (variante dipendente).
• Finestra di contesto (riferimento documentato): Token 128,000 (128K) nelle configurazioni vLLM/riferimento.
• Nota: DeepSeek Sparse Attention (DSA) + MLA; riduzione della complessità dell'attenzione per contesti lunghi.
• Precisione numerica e di addestramento: Disponibili per la distribuzione i formati BF16/F32 e compressi quantizzati (F8_E4M3 ecc.).
• Famiglia architettonica: Struttura portante MoE (mix di esperti) con economia di attivazione per token.
• Ingresso/uscita: input di testo standard tokenizzato (supportati formati chat/messaggi); supporta chiamate di strumenti (primitive API per l'utilizzo di strumenti) e chiamate interattive in stile chat e completamenti programmatici tramite API.
• Varianti offerte: v3.2, v3.2-Exp (sperimentale, debutto DSA), v3.2-Speciale (ragionamento prima, API solo a breve termine).

Prestazioni di riferimento

Alta capacità di calcolo V3.2-Speciale Raggiunge la parità o supera i modelli contemporanei di fascia alta in diversi benchmark di ragionamento/matematica/codifica e ottiene punteggi di massimo livello in set di problemi matematici d'élite selezionati. Il preprint evidenzia la parità con modelli come GPT-5 / Kimi K2 in benchmark di ragionamento selezionati, oltre a miglioramenti specifici rispetto alle precedenti baseline DeepSeek R1/V3:

• SCOPO: migliorato da 70.0 a 87.5 (Δ +17.5).
• GPQA: 71.5 → 81.0 (Δ +9.5).
• LCB_v6: 63.5 → 73.3 (Δ +9.8).
• Aiuto: 57.0 → 71.6 (Δ +14.6).

Confronto con altri modelli (alto livello)

• Vs GPT-5 / Gemini 3 Pro (affermazioni pubbliche): Gli autori di DeepSeek e diversi organi di stampa rivendicano parità o superiorità in determinate attività di ragionamento e codifica per la variante Speciale, sottolineando al contempo l'efficienza dei costi e le licenze aperte come fattori differenzianti.
• Rispetto ai modelli aperti (Olmo, Nemotron, Moonshot, ecc.): DeepSeek evidenzia la formazione agentica e la DSA come fattori differenzianti chiave per l'efficienza a lungo termine.

Casi d'uso rappresentativi

• Sistemi agenti / orchestrazione: agenti multi-strumento (API, web scraper, connettori di esecuzione del codice) che traggono vantaggio dal "pensiero" a livello di modello + primitive di chiamata strumento esplicite.
• Ragionamento/analisi di documenti lunghi: documenti legali, grandi corpora di ricerca, trascrizioni di riunioni: le varianti con contesto lungo (128k token) consentono di conservare contesti molto ampi in una singola chiamata.
• Assistenza per matematica complessa e codifica: V3.2-Speciale è promosso per il ragionamento matematico avanzato e per attività di debugging del codice approfondite secondo i benchmark dei fornitori.
• Distribuzioni di produzione sensibili ai costi: Le modifiche ai prezzi e DSA mirano a ridurre i costi di inferenza per carichi di lavoro ad alto contesto.

Come iniziare a utilizzareGuida DeepSeek v3.2 API

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Passi richiesti

• Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, registrati prima
• Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
• Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

Usa il metodo

1. Selezionare l'opzione "deepseek-v3.2"endpoint" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità.
2. Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Seleziona Chat formato: inserisci la tua domanda o richiesta nel campo del contenuto: il modello risponderà a questa domanda o richiesta.
4. Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.