Fireworks AI ha lanzado Ember-1, un modelo especializado creado mediante el post-entrenamiento del Kimi K3 de pesos abiertos de Moonshot AI para generar trazas de razonamiento más cortas mientras mantiene la precisión en las tareas. A diferencia de simplemente reducir la configuración del esfuerzo de razonamiento durante la inferencia, Ember-1 está entrenado para eliminar el razonamiento redundante y los bucles improductivos.
- Ember-1 ofrece la calidad de Kimi K3 con aproximadamente 40% menos tokens en las evaluaciones.
- Lidera a K3 Max en Terminal Bench 2.1 (82.0%) y DeepSWE 1.1 (75.2%), mientras queda ligeramente por detrás en SWE-bench Verified (92.2%).
- Las pruebas A/B de producción mostraron que los tokens de salida cayeron de 49.3K a 29.9K por tarea con una puntuación comparable de 0.753 frente a 0.751.
- El modelo está disponible únicamente a través de la API serverless de Fireworks como Vista previa de Investigación; los pesos y el código de entrenamiento no se han liberado.
Este enfoque permite a los clientes acceder a las capacidades de codificación de K3 a un costo menor al reducir el uso de tokens sin sacrificar la precisión.