Particle-1 发布 输出 Token 减少 28-52%
原标题：Fewer tokens, same work. Particle-1 from @particle_api uses 28–52% fewer output tokens than DeepSeek...
68AI 研判分
Particle API 推出基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练的编码模型 Particle-1，宣称在四项基准测试中比基座模型减少 28-52% 的输出 Token。该模型已上线 OpenRouter，定价为输入 $0.25/M、输出 $1/M，支持 1.05M 上下文窗口。
报道正文
OpenRouter · 2026-10-28 22
更少的 Token，同样的工作。根据 Particle 的数据，@particle_api 推出的 Particle-1 在四项编程基准测试中，相比 DeepSeek V4.1 Flash 减少了 28–52% 的输出 Token。现已上线 OpenRouter。
↳ 引用 @ModelsOnOR (Models on OpenRouter): @particle_api 的 Particle-1 已正式上线 OpenRouter。
这是一款基于 DeepSeek V4.1 Flash 进行后训练的 Token 高效编程模型。Particle 报告称，其平均 Token 用量减少约 45%，同时准确率接近基座模型，因此智能体任务能更快完成且成本更低。
输入 $0.25/M，输出 $1/M，上下文窗口 1.05M。