Particle 28 октября выпустила Particle-1 — дообученную DeepSeek V4.1 Flash для программирования. В четырёх испытаниях разработчика она использовала на 28,4–52,2% меньше выходных токенов — единиц генерируемого текста, включая рассуждения. Доля решённых задач оставалась в пределах доверительных интервалов базовой модели. Доступ открыт через API Particle; подключение также подтвердила Vercel.

Длинные рассуждения агента оплачиваются, даже когда пользователь их не видит. При обучении Particle-1 вознаграждали одновременно за правильное выполнение задания и меньший расход токенов. По разбору авторов, модель реже повторяла проверки и исправления, быстрее переходила к реализации и короче подтверждала завершение работы. В трёх тестах примерно 90% сэкономленных токенов приходились на рассуждения.

Проверяли работу в терминале, изменения программ, приложения React и задачи обработки данных. Каждую задачу запускали 16 раз с одинаковой управляющей программой и лимитом в 512 тысяч токенов; средний расход считали и для успешных, и для неудачных попыток. Это сравнение самой Particle, а не независимое воспроизведение.

Сокращение работы не всегда означает только устранение лишнего: авторы отмечают, что иногда модель меньше занималась дополнительными тестами, документацией и крайними случаями. Поэтому близкая доля пройденных проверок ещё не доказывает одинаковую полноту решений. Выпуск даёт разработчикам доступ к модели, обученной экономить токены; размер выигрыша на их проектах предстоит проверить.