Ember-1
5 hours ago
- Fireworks Research推出了Ember-1，这是一款专用模型，通过学会减少不必要的推理，以少40%的令牌提供Kimi K3质量。
- 该模型通过50多次实验和新算法进行训练，使用Fireworks无服务器训练，并在基准测试、实时A/B测试和内部编码工作负载上进行测试。
- 像Kimi K3这样的推理模型将超过90%的令牌用于内部推理；Ember-1保留了必要的自我反思，同时消除了多余部分，实现了35-50%的令牌减少而不损失准确性。
- 在专业智能指数上，Ember-1在Doximity的Bedside Bench上设定了新的帕累托前沿，在每任务成本上优于GPT-5.6 Sol和Claude Opus 5等模型。
- 与客户的实时A/B测试显示，每个任务节省约35%的令牌，同时质量指标相当或更好，从而被生产采用。
- Fireworks内部部署顺利——开发人员注意到质量没有变化，而消耗的令牌明显减少。
- Ember-1作为研究预览版提供，并计划推出更多专用模型以及支持企业定制的培训。