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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-v3.2-speciale',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2-speciale",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalhes do produto
DeepSeek V3.2 Especial é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) avançado, focado em raciocínio, projetado para se destacar na resolução de problemas lógicos em várias etapas e no processamento de contexto extensivo. Com uma impressionante janela de contexto de até 128 mil tokensEle foi projetado para tarefas analíticas complexas. Um recurso inovador é o modo "somente pensar", permite que o modelo execute raciocínio interno silencioso antes de gerar qualquer resultado. Essa abordagem inovadora aprimora significativamente a precisão, a coerência factual e a dedução passo a passo, especialmente para consultas complexas.
Este modelo está em conformidade com as especificações de preenchimento de prefixo de bate-papo/FIM do DeepSeek e oferece recursos robustos de chamada de ferramentas. Acessível por meio de um endpoint Speciale por períodos limitados, ele preenche a lacuna entre a pesquisa de ponta e as aplicações práticas de raciocínio de IA, garantindo consistência analítica em diversos domínios, como geração de código, cálculos matemáticos e exploração científica.
✨ Especificações Técnicas ✨
- ✅ Arquitetura: Raciocínio baseado em texto LLM
- ✅ Comprimento do contexto: 128 mil tokens
- ✅ Capacidades: Bate-papo, raciocínio avançado, uso de ferramentas, preenchimento da MIF
- ✅ Dados de treinamento: Conjuntos de dados otimizados para raciocínio, alinhamento com feedback humano
🧠 Indicadores de desempenho 🧠
- 📈 Raciocínio Complexo: Demonstra estabilidade aprimorada em cadeias de múltiplas etapas, incluindo tarefas matemáticas e simbólicas.
- 💻 Síntese/Depuração de Código: Proporciona melhor explicabilidade do rastreamento, auxiliando nos processos de desenvolvimento e depuração.
💡 Qualidade de Saída e Desempenho de Raciocínio 💡
🌟 Melhorias de Qualidade
- ✔️ Raciocínio coerente: Linhas de raciocínio consistentes mantêm a coerência ao longo de mais de 100 mil tokens.
- ✔️ Recuperação de erros aprimorada: Melhoria na recuperação de erros durante longas cadeias através do controle adaptativo da atenção.
- ✔️ Precisão simbólica superior: Supera os modelos DeepSeek anteriores em lógica multivariável e inferência de código.
- ✔️ Tom analítico equilibrado: Oferece explicações precisas, reduzindo ao mesmo tempo o sobreajuste ou a deriva semântica.
⚠️ Limitações
- Tom formal: Pode soar excessivamente formal ou rígido em tarefas informais.
- Aumento da latência: O modo "somente pensamento" aumenta ligeiramente a latência em cadeias altamente complexas.
- Variação criativa limitada: Variação mínima no tom criativo em comparação com os mestrados em direito orientados para a narrativa.
🚀 Novos recursos e atualizações técnicas 🚀
DeepSeek-V3.2-Speciale introduz estruturas de raciocínio pioneiras e camadas de otimização interna, projetadas para oferecer estabilidade, interpretabilidade e precisão superiores em contextos longos.
Principais melhorias
- 🧠 Modo somente para pensar: Adiciona uma passagem cognitiva silenciosa antes da saída visível ao usuário, reduzindo drasticamente as taxas de contradição e alucinações, para respostas mais confiáveis.
- 📏 Janela de contexto estendida (128 KB): Permite a síntese abrangente de documentos longos, a memorização sustentada de diálogos e o raciocínio baseado em dados provenientes de múltiplas fontes.
- 🔍 Auditoria interna da cadeia de suprimentos: Oferece maior visibilidade do processo de raciocínio, sendo algo inestimável para pesquisadores que validam inferências em várias etapas e garantem a transparência.
- ✏️ Preenchimento do meio (FIM): Facilita inserções em nível de contexto e correções de código estruturadas sem a necessidade de reenvio completo do prompt, aumentando a eficiência dos desenvolvedores.
Impacto prático
Essas melhorias significativas se traduzem em uma maior profundidade interpretativa em matemática, lógica científica e tarefas analíticas complexas. O DeepSeek V3.2 Speciale é, portanto, ideal para fluxos de trabalho de automação sofisticados e experimentos avançados de pesquisa cognitiva.
💰 Preços da API 💰
- Entrada: US$ 0,2977 por 1 milhão de tokens
- Saída: US$ 0,4538 por 1 milhão de tokens
💻 Exemplo de código 💻
# Exemplo de código Python para chamada da API DeepSeek V3.2 Speciale import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.deepseek.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY") response = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v3.2-speciale", messages=[ {"role": "user", "content": "Explique o conceito de emaranhamento quântico de forma lógica e passo a passo."}, {"role": "assistant", "content": "(Modo somente pensamento ativado: Desconstruindo a consulta, identificando conceitos-chave, planejando a progressão lógica, relembrando princípios físicos relevantes, estruturando a explicação em etapas discretas.)"} ], # O modo 'somente pensamento' é um mecanismo interno. # A chamada da API em si permanece padrão, mas o processamento interno do modelo muda. temperature=0.7, max_tokens=500 ) imprimir(resposta.escolhas[0].mensagem.conteúdo) 🆚 Comparação com outros modelos 🆚
DeepSeek V3.2 Especial vs. Gemini-3.0-Pro: Os testes de desempenho indicam que o DeepSeek-V3.2-Speciale atinge um desempenho geral comparável ao do Gemini-3.0-Pro. No entanto, o DeepSeek dá uma ênfase significativamente maior ao raciocínio transparente e passo a passo, tornando-o particularmente vantajoso para aplicações de IA com agentes.
DeepSeek V3.2 Especial vs. GPT-5: As avaliações relatadas posicionam o DeepSeek-V3.2-Speciale à frente do GPT-5 em cargas de trabalho de raciocínio desafiadoras, especialmente em benchmarks com forte componente matemática e em competições. Ele também mantém alta competitividade em termos de codificação e confiabilidade no uso da ferramenta, oferecendo uma alternativa atraente para tarefas complexas.
DeepSeek V3.2 Especial vs. DeepSeek-R1: O Speciale foi projetado para cenários de raciocínio ainda mais extremos, apresentando uma janela de contexto de 128K e um "modo de pensamento" de alto poder computacional. Isso o torna excepcionalmente adequado para estruturas de agentes avançadas e experimentos de nível de benchmark, diferenciando-o do DeepSeek-R1, que foi projetado para uso interativo mais casual.
💬 Feedback da Comunidade 💬
Feedback do usuário em plataformas como Reddit O DeepSeek V3.2 Speciale é consistentemente destacado como uma solução excepcional para tarefas de raciocínio de alto risco. Os desenvolvedores elogiam particularmente seu domínio em benchmarks e sua impressionante relação custo-benefício, observando sua superioridade sobre o GPT-5 em benchmarks de matemática, código e lógica, frequentemente com uma eficiência de custos superior. Custo 15 vezes menorMuitos o descrevem como "notável" para fluxos de trabalho com agentes e resolução de problemas complexos. Os usuários também elogiam sua impressionante coerência em longas cadeias, a redução significativa de erros e a profundidade "semelhante à humana", especialmente quando comparada às versões anteriores do DeepSeek.
❓ Perguntas Frequentes (FAQ) ❓
P1: Qual é o foco principal do DeepSeek V3.2 Speciale?
A1: Concentra-se principalmente no raciocínio avançado e na resolução de problemas lógicos em várias etapas, sendo projetada para tarefas analíticas complexas nas áreas de código, matemática e ciências.
P2: Como funciona o modo "somente pensamento"?
A2: Este modo permite que o modelo execute um raciocínio interno silencioso antes de gerar qualquer saída visível. Essa passagem cognitiva interna melhora significativamente a precisão, a coerência factual e o fluxo lógico das respostas, especialmente para consultas complexas.
Q3: Qual é o comprimento máximo do contexto para o DeepSeek V3.2 Speciale?
A3: O DeepSeek V3.2 Speciale suporta uma janela de contexto estendida de até 128 mil tokens, permitindo lidar com documentos muito longos, manter uma memória de diálogo sustentada e realizar raciocínio baseado em dados em múltiplas fontes.
Q4: Como seu preço se compara ao de outros modelos?
A4: O feedback da comunidade sugere que o DeepSeek V3.2 Speciale oferece preços altamente competitivos, com desenvolvedores relatando que ele pode ser até 15 vezes mais barato do que alguns concorrentes, como o GPT-5, para tarefas complexas semelhantes.
Q5: O DeepSeek V3.2 Speciale é adequado para tarefas de escrita criativa?
A5: Embora altamente capaz em raciocínio analítico, suas "Limitações" incluem uma variação mínima no tom criativo em comparação com as linguagens de programação voltadas para a narrativa. Pode soar excessivamente formal ou rígida para tarefas informais ou altamente criativas.
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