Fireworks AI a publié Ember-1, un modèle spécialisé créé par post-entraînement du Kimi K3 à poids ouverts de Moonshot AI afin de produire des traces de raisonnement plus courtes tout en maintenant la précision des tâches. Contrairement à une simple réduction du paramètre d'effort de raisonnement lors de l'inférence, Ember-1 est entraîné pour éliminer le raisonnement redondant et les boucles improductives.
- Ember-1 offre la qualité de Kimi K3 avec environ 40 % de tokens en moins sur les évaluations.
- Il devance K3 Max sur Terminal Bench 2.1 (82,0 %) et DeepSWE 1.1 (75,2 %), tout en restant légèrement en retrait sur SWE-bench Verified (92,2 %).
- Les tests A/B en production ont montré une baisse des tokens de sortie de 49,3K à 29,9K par tâche avec un score comparable de 0,753 contre 0,751.
- Le modèle est disponible uniquement via l'API serverless de Fireworks en tant que Research Preview ; les poids et le code d'entraînement ne sont pas publiés.
Cette approche permet aux clients d'accéder aux capacités de codage de K3 à un coût réduit en diminuant l'utilisation de tokens sans sacrifier la précision.