Particle-1 ra mắt: Tối ưu hóa dựa trên DeepSeek, tỷ lệ thành công nhiệm vụ gần bằng bản gốc, Token đầu ra giảm khoảng 45%

Động Sát Beating AI tin nhanh, nhà đồng sáng lập nền tảng phân tích sản phẩm Mixpanel, nhà sáng lập nền tảng hình ảnh AI Playground Suhail Doshi khởi nghiệp lần nữa, thành lập công ty mới Particle, và ra mắt mô hình đầu tiên Particle-1. Mô hình được huấn luyện sau bằng học tăng cường dựa trên DeepSeek V4.1 Flash, tập trung giảm Token tiêu thụ khi Coding Agent thực thi nhiệm vụ.

Bốn đánh giá về lập trình và kỹ thuật dữ liệu do Particle công bố cho thấy, so với DeepSeek gốc, Token đầu ra của Particle-1 giảm 28,4%～52,2%, trung bình tổng thể khoảng 45%, tỷ lệ vượt qua nhiệm vụ vẫn nằm trong khoảng tin cậy thống kê của bản gốc. Ước tính theo cùng đơn giá Token và tỷ lệ trúng bộ nhớ đệm cố định, chi phí mỗi câu hỏi giảm 34,4%～51,6%.

Token tiết kiệm được chủ yếu đến từ suy luận tinh gọn hơn, giảm thử đi thử lại, và dừng kịp thời sau khi hoàn thành nhiệm vụ. Trong một bài kiểm tra triển khai Git, cả hai mô hình đều hoàn thành nhiệm vụ thành công, nhưng Particle-1 chỉ xuất ra 15.892 Token, bản gốc dùng 47.006 Token.

Particle-1 đã mở API và tích hợp vào Vercel AI Gateway. Dữ liệu hiệu năng và chi phí hiện tại chủ yếu đến từ tự kiểm tra của nhóm.