Particle 推出首款高效 AI 模型 Particle-1 依托 DeepSeek V4.1 Flash 实现 Agent 任务 Token 最高降 52

Particle 正式发布首款高效 AI 模型 Particle-1，该模型以 DeepSeek V4.1 Flash 为基础做后训练优化，专门面向 Agent 智能体场景做深度调优，在保持任务完成准确率稳步提升的前提下，Token 消耗最高能够降低 52.2%，平均 Token 消耗量减少约 45%，大幅压缩 Agent 多轮调用的推理成本，同时缩短任务执行时长，让软件工程类 Agent 任务的运行效率得到显著提升，很适合开发人员搭建代码调试、项目开发、数据分析类智能体应用。下面从模型基础架构、Token 优化效果、基准测试成绩、核心技术方案、部署接入方式、适用场景六个板块完整拆解各项技术指标。

一、模型基础架构与核心参数

1. 基础底座：基于 DeepSeek V4.1 Flash 大模型做二次后训练，采用 LoRA 轻量化微调方案，可训练参数仅占整体模型参数的 1.25%，不需要改动底座主体结构。
2. 上下文窗口：固定支持 1048576 令牌（1M 上下文），能够承载长代码库、多轮工具调用的完整历史记录，满足长流程 Agent 任务需求。
3. 优化方向：使用自研强化学习环境完成训练，核心目标是精简推理链路、减少工具调用轮次、降低无效思考内容，用更少 Token 完成同等难度任务。

二、Token 消耗优化数据（核心性能指标）

本次优化效果覆盖多组 Agent 基准任务，实测数据如下：

表格

整体来看，Particle-1 不仅把 Token 开销大幅压缩，还实现了任务通过率小幅上涨，做到降成本与提能力双向兼顾。

三、四大 Agent 基准测试成绩

本次测试统一使用 Terminus 2 智能体框架，每项任务执行 16 轮采样，测试项目全部面向软件工程场景：

1. Terminal-Bench 2.1：终端命令自动化工作流任务，减少多轮试错带来的额外 Token 消耗。
2. ReactBench：React 项目搭建与 BUG 修复，精简代码迭代过程里的冗余思考文本。
3. ADE Bench：数据工程与 dbt 项目分析，缩短多步骤数据查询的推理长度。
4. DeepSWE 1.1：大型代码库级别的开发任务，优化长流程多工具调用的 Token 总量。

四、实现 Token 降本的核心技术方案

1. 精简推理链路：约束模型减少发散思考，直接给出收敛方案，降低无效输出文本。
2. 减少工具调用轮次：优化 Agent 工具调用策略，减少反复重试、反复调用工具的次数，从源头压缩 Token 数量。
3. KV 缓存优化：继承 DeepSeek V4.1 Flash 的低缓存占用能力，进一步降低上下文缓存带来的额外计费，非常适合高频多轮对话的 Agent 场景。
4. 轻量化微调：使用低参数量 LoRA 适配器完成专项优化，微调成本更低，后续可以快速拓展到更多行业场景。

五、部署接入方式

1. 线上 API 调用：已经上线 Vercel AI Gateway 平台，调用模型标识填写 particle/particle-1 即可快速接入，支持流式输出。
2. 本地部署：依托 DeepSeek V4.1 Flash 底座，叠加 LoRA 微调权重，不需要重新训练完整大模型，部署门槛更低。
3. 计费规则：输入令牌 0.25 美元 / 百万 token，缓存输入令牌 0.03 美元 / 百万 token，输出令牌 1 美元 / 百万 token，缓存调用可以进一步降低长期使用成本。

六、适用业务场景总结

1. 首选场景：代码开发智能体、自动调试机器人、项目工程自动化 Agent，契合本次模型的软件工程优化方向。
2. 次选场景：多轮数据分析、自动化运维、命令行自动执行等需要频繁调用工具的长流程任务。
3. 后续规划：当前版本聚焦软件研发领域，后续会持续推出面向办公自动化、行业数据分析等领域的优化版本，不断拓宽适用范围。

【相关 FAQ】

问题 1：Particle 首款高效 AI 模型 Particle-1 基于 DeepSeek V4.1 Flash 优化后，Agent 任务 Token 消耗最高能降低多少？

回答 1：Particle 首款高效 AI 模型 Particle-1 依托 DeepSeek V4.1 Flash 完成专项优化，在 Agent 智能体任务中，Token 消耗最高可以降低 52.2%，全场景平均 Token 消耗量减少 45%，同时任务完成通过率还实现小幅提升。

问题 2：Particle-1 这款高效 AI 模型针对 Agent 任务做了哪些优化，上下文窗口规格是多少？

回答 2：Particle-1 高效 AI 模型采用自研强化学习做后训练，精简推理内容、减少工具调用重试次数，同时优化 KV 缓存开销；模型上下文窗口达到 1048576 令牌，能够完整承载长代码、多轮工具调用的 Agent 任务历史记录。

问题 3：Particle-1 高效 AI 模型和原生 DeepSeek V4.1 Flash 相比，单任务成本与任务通过率表现如何？

回答 3：Particle-1 高效 AI 模型对比原生 DeepSeek V4.1 Flash，单任务输出 Token 从 83246 降至 59580，单任务调用成本下降 34%；任务通过率从 71.15% 提升至 72.57%，实现成本下降、性能上升的双重效果。

【数据来源】

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

[2026-10-28]（Particle-1: Particle AI's Token-Efficient Coding Model）AI/TLDR

[2026-10-28]（Particle-1 is now available on AI Gateway）Vercel 技术博客

[2026-10-28]（DeepSeek-Based Particle-1 Cuts Cost per Coding Task by 34%）FourWeekMBA

免责声明：本文中 Particle-1 模型的 Token 降幅、任务通过率、单任务成本、上下文窗口等数据均来自品牌官方公开测试文档与第三方科技媒体实测内容；Token 降幅为基准测试场景下的最优数值，实际消耗会受任务复杂度、Agent 调用轮次、上下文长度影响；该模型仅用于技术开发与智能体业务搭建，模型输出内容需要人工复核；线上 API 计费价格以平台最新公示为准，模型微调权重仅适配 DeepSeek V4.1 Flash 底座，不可直接用于其他大模型。