Fireworks AI ने Ember-1 जारी किया है, एक विशेषज्ञ मॉडल जिसे Moonshot AI के ओपन-वेट Kimi K3 पर पोस्ट-ट्रेनिंग करके बनाया गया है ताकि कार्य की सटीकता को बनाए रखते हुए कम तर्क ट्रेस उत्पन्न किए जा सकें। बस इनफरेंस समय पर तर्क प्रयात सेटिंग को कम करने के विपरीत, Ember-1 अनावश्यक तर्क और निष्फल लूपों को समाप्त करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।
- मूल्यांकन में लगभग 40% कम टोकन के साथ Ember-1 Kimi K3 की गुणवत्ता प्रदान करता है।
- यह Terminal Bench 2.1 (82.0%) और DeepSWE 1.1 (75.2%) पर K3 Max से आगे है, जबकि SWE-bench Verified (92.2%) पर थोड़ा पीछे है।
- उत्पादन A/B टेस्ट ने दिखाया कि प्रति कार्य आउटपुट टोकन 49.3K से घटकर 29.9K हो गए, जबकि स्कोर 0.753 बनाम 0.751 रहा।
- मॉडल केवल Fireworks सर्वरलेस API के माध्यम से रिसर्च प्रीव्यू के रूप में उपलब्ध है; वेट और ट्रेनिंग कोड जारी नहीं किए गए हैं।
इस दृष्टिकोण से ग्राहकों को सटीकता को त्यागे बिना टोकन उपयोग को कम करके K3 की कोडिंग क्षमताओं को कम लागत पर एक्सेस करने की अनुमति मिलती है।