Ember-1
Fireworks Research представила Ember-1 — специализированную модель, построенную на базе Kimi K3, которая сохраняет её качество, но использует на 40% меньше токенов. Это достигнуто не простым снижением уровня рассуждений, а обучением модели более эффективному мышлению: она научилась отсекать избыточные внутренние размышления, сохраняя при этом полезное саморефлексирование и адаптацию к обратной связи. Разработчики провели более 50 экспериментов и 200 оценок, создав новые алгоритмы обучения на Fireworks Serverless Training, что позволило быстро перейти от идеи к выпуску без управления инфраструктурой.
Ember-1 прошла тестирование на внешних бенчмарках, в live A/B-тестах с клиентами и во внутренних рабочих нагрузках Fireworks — включая программирование и агентные задачи. Внутреннее использование показало, что разработчики не заметили подмены модели, несмотря на значительное снижение расхода токенов — что подтверждает её ключевое преимущество: те же ответы, но вдвое дешевле по токенам. Модель уже доступна в качестве Research Preview на Serverless, а Fireworks планирует выпустить серию подобных специализированных моделей Ember, а также предоставить инструменты для дообучения Ember-1 под конкретные задачи企业, чтобы токеновая эффективность стала стандартом.