particle-ai
Particle AI: Particle-1
particle-ai/particle-1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, Particle-1 (particle-ai/particle-1) es un modelo de texto e imagen a texto de Particle AI, descrito allí como un modelo de codificación agéntico y eficiente en tokens, post-entrenado sobre DeepSeek V4.1 Flash. El catálogo indica una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens, razonamiento activado por defecto en esfuerzo alto con niveles ajustables, y soporte para llamadas a herramientas y salidas estructuradas. No se dispuso de una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que estas capacidades proceden del catálogo y no han sido verificadas de forma independiente.[1]
Puntos fuertes
- Ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens según el catálogo, lo que podría admitir entradas muy largas como bases de código extensas.[1]
- El razonamiento está activado por defecto en esfuerzo alto pero no es obligatorio, y el catálogo enumera varios niveles de esfuerzo ajustables por solicitud.[1]
- Acepta entradas de imagen y texto con salida de texto, y el catálogo enumera parámetros de llamadas a herramientas, elección de herramienta y salidas estructuradas.[1]
Limitaciones
- La evidencia proviene únicamente del catálogo de OpenRouter; no se dispuso de una ficha de modelo independiente, y cualidades descritas por el catálogo como la eficiencia en tokens son afirmaciones del proveedor sin verificar.[1]
- La entrada del catálogo no incluye resultados de benchmarks, por lo que el rendimiento real no está medido aquí; valide el comportamiento en sus propias cargas de trabajo antes de adoptarlo.[1]
- La fecha de corte de conocimiento, la licencia y los requisitos de hardware no están especificados en los datos suministrados.[1]
Dónde utilizarlo
- Trabajo de ingeniería de software agéntico, como flujos en terminal y ediciones de bases de código, acorde con el posicionamiento del propio catálogo.[1]
- Aplicaciones que necesiten prompts de contexto largo o entradas mixtas de imagen y texto con salida solo de texto.[1]
- Pipelines que usan herramientas y podrían beneficiarse de salidas estructuradas y esfuerzo de razonamiento ajustable.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Particle AI: Particle-1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Particle-1 is a token-efficient agentic coding model from Particle AI, post-trained on DeepSeek V4.1 Flash. It is suited for software engineering work such as terminal workflows, codebase changes, and data...
Especificaciones
- ID del modelo
- particle-ai/particle-1
- ID canónico
- particle-ai/particle-1-20261027
- Creador
- particle-ai
- Añadido a OpenRouter
- 28.10.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / salida $0.500
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, xhigh, high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Particle AI | 1,048,576 | $0.050 | $0.500 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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