核心信息

Requesty 在内部编码基准上对比了 Particle-1（基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练）与其基座模型，测试集为 88 个真实 Go 后端任务，使用隐藏测试与相同测试框架。

要点

  • 相比基座模型，每任务 token 减少 39%、成本降低 20%、每轮耗时减半
  • 每轮中位耗时 2.7 秒，在测试的 19 个模型中最快，领先 glm-5.3-flash（3.4 秒）和 gpt-6-sol（3.6 秒）
  • 代价是任务解决率 61%，低于基座模型的 67%，在开源权重模型中与 DeepSeek V4 Pro 持平
  • 前沿模型仍领先，Opus 5.5 解决率达 90%
  • 面向 token 与轮次耗时累积的高频编码循环场景，可通过 model="particle/particle-1" 调用