particle-ai

Particle AI: Particle-1 (free)

particle-ai/particle-1:free

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

El catálogo de OpenRouter presenta particle-ai/particle-1:free como un modelo de Particle AI orientado a trabajos de programación con agentes, con énfasis en el uso eficiente de tokens. La ficha indica post-entrenamiento sobre DeepSeek V4.1 Flash, entradas de texto e imagen con salida de texto, razonamiento opcional y ajustable activado de forma predeterminada, compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas, y una ventana de contexto de 1.048.576 tokens. Son afirmaciones del catálogo, no resultados medidos; no se incluyó una ficha independiente ni evidencia de pruebas comparativas, por lo que sigue siendo necesaria una validación con cargas reales.[1]

Puntos fuertes

Según el catálogo, es adecuado para programación con agentes, incluidos flujos de terminal y cambios de código, con énfasis en la eficiencia de tokens.[1]
Acepta entradas de texto e imagen, emite texto y aparece con una ventana de contexto de 1.048.576 tokens.[1]
El razonamiento es opcional pero está activado por defecto, con esfuerzo seleccionable; admite herramientas y salidas estructuradas.[1]

Limitaciones

Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente del modelo en este paquete de fuentes.[1]
No se aportaron mediciones de rendimiento ni información sobre el corte de conocimiento; conviene validar calidad y fiabilidad con cargas representativas.[1]

Dónde utilizarlo

Evaluarlo para modificación de código a escala de repositorio o flujos con agentes orientados a terminal donde pueda ayudar el contexto amplio anunciado.[1]
Probarlo en asistencia de programación multimodal, como interpretar capturas o diagramas y devolver orientación textual.[1]
Crear prototipos de asistentes que usen herramientas y necesiten respuestas textuales estructuradas con esfuerzo de razonamiento configurable.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · Particle AI: Particle-1 (free)Fuentes 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:free
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 / salida $0
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	$0	—	—	100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.