particle-1 模型基于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 完成二次训练

particle-1 模型由研发团队以 DeepSeek V4.1 Flash 1017 作为基础底座开展二次训练，依托底座模型强大的代码推理与智能代理能力，完成针对性的后训练优化，打造出主打代码智能任务的专用大模型；整个训练过程充分继承了底座模型百万级上下文、高推理速度、低成本推理的优势，再叠加专项代码数据集微调，让 particle-1 在自动化编程、智能代码代理场景下具备出色的任务执行效率，适配开发者搭建自动化代码作业流程。

一、选择 DeepSeek V4.1 Flash 1017 作为训练底座的核心原因

1. 底座具备超大上下文能力 DeepSeek V4.1 Flash 1017 支持 100 万 token 超长上下文，能够完整读取大型项目代码库，很适合用来训练代码类专用模型。
2. 推理成本低、运行速度快 该底座采用稀疏激活架构，预填充阶段仅激活 8B 参数，解码阶段激活 16B 参数，KV 缓存占用更低，能够大幅降低 particle-1 后续线上调用的算力开销。
3. 原生支持智能代理与工具调用 底座自带函数调用、工具调用能力，无需额外改造底层架构，只需要做轻量化微调，就能快速打磨出面向代码 Agent 场景的 particle-1 模型。
4. 多模态能力可复用 底座自带图文多模态能力，训练后的 particle-1 除了处理代码文本，还可以识别截图里的程序报错信息，拓宽模型的使用场景。

二、particle-1 完整训练落地步骤

1. 锁定基础底座版本 选定 DeepSeek V4.1 Flash 1017 权重文件，完成模型环境部署，冻结底层基础模型主干参数，仅开放微调层用于迭代优化。
2. 搭建代码专项训练数据集 收集开源项目代码、自动化编程任务、程序排错案例，清洗过滤低质量数据，构建面向代码智能代理的专用训练语料。
3. 开展轻量化后训练微调 在底座模型基础上做 SFT 监督微调，搭配强化学习对齐技术，优化模型代码生成、排错、调用工具的表现，得到 particle-1 初代版本。
4. 多轮基准测试验证效果 在代码类评测榜单开展批量测试，对比原版底座模型，持续优化输出长度与执行准确率，减少无效文本输出。
5. 完成模型封装与 API 上线 把调好的 particle-1 模型封装成标准化 API 接口，接入主流 AI 网关平台，开放给开发者调用，同时配套完善的调用计费规则。

三、底座 DeepSeek V4.1 Flash 1017 核心技术参数（表格）

表格

四、particle-1 模型优化项清单

1. 输出优化：缩短冗余文字，精简代码之外的无效内容，提升任务执行效率。
2. 代码能力优化：强化批量脚本编写、项目调试、接口开发能力，适配自动化开发场景。
3. 调用成本优化：继承底座低缓存优势，进一步降低长代码任务的推理费用。
4. 稳定性优化：提升多轮连续调用时的上下文保持能力，适合长时间运行的智能代理任务。

五、整体总结

particle-1 选用 DeepSeek V4.1 Flash 1017 作为基础模型开展二次训练，充分利用底座超长上下文、稀疏低算力消耗、原生 Agent 能力等优势，再通过代码专项数据集微调，打造出一款高效率、低成本的代码智能专用模型。整个训练方案依托成熟底座做轻量化迭代，大幅缩短了模型研发周期，训练完成后的 particle-1 能够很好地满足自动化编程、代码智能代理等开发场景的使用需求。

【相关 FAQ】

问题 1：particle-1 是以哪个版本模型为底座开展训练的？

回答 1：particle-1 是以 DeepSeek V4.1 Flash 1017 作为基础底座来完成后续后训练与微调工作的。

问题 2：选用 DeepSeek V4.1 Flash 1017 训练 particle-1，能带来哪些成本优势？

回答 2：DeepSeek V4.1 Flash 1017 采用稀疏激活结构，预填充仅激活 8B 参数，缓存占用更低，训练得到的 particle-1 在长代码任务调用时，推理算力开销更低，能够有效降低线上使用成本。

问题 3：基于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 训练出来的 particle-1，主要面向什么应用场景？

回答 3：particle-1 主要面向自动化代码开发、程序故障排查、代码智能代理等场景，依托底座百万级上下文，能够处理完整大型项目代码文件。

【数据来源】

[2026-10-29]（particle-1 基于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 训练）OpenRouter 模型资料页

[2026-10-28]（Introducing Particle-1）particle.ai 官方博客

[2026-10-28]（Particle-1 现已上线 AI 网关）Vercel 产品更新公告

[2026-10-17]（DeepSeek-V4.1-Flash-1017 版本更新说明）DeepSeek 官方文档

免责声明：本文中 particle-1 训练底座、模型参数、技术能力信息均来自模型发布平台与项目官方公开资料；模型最终性能、调用价格与后续版本迭代，以项目运营方后续正式公告为准；本文仅做技术资讯整理，不构成模型选型与开发投入建议。