Fireworks AI presenta ember-1: una versión más eficiente de kimi k3 con un 40% menos de tokens

Fireworks AI ha presentado Ember-1, una variante post-entrenada del Kimi K3 de Moonshot AI, diseñada para generar aproximadamente un 40% menos de tokens manteniendo la precisión de la tarea. El modelo está disponible a través de la API sin servidor de Fireworks como una versión de previsualización de investigación, aunque el auto-alojamiento no es actualmente posible debido a la falta de pesos, código de entrenamiento o algoritmos liberados. Fireworks afirma que Ember-1 reduce la razón redundante sin sacrificar la calidad, abordando los altos costos de tokens asociados con las cargas de trabajo de agentes de múltiples turnos. El modelo se entrenó en un conjunto de datos diverso que abarca matemáticas, programación y ingeniería de software, con más de 50 experimentos y 200 evaluaciones. Fireworks informó que Ember-1 superó a Kimi K3 Max en Terminal Bench 2.1 y DeepSWE 1.1, mientras que quedó ligeramente por detrás en SWE-bench Verified y SWE-Interact. En pruebas A/B en vivo con dos clientes, Ember-1 redujo los tokens por tarea en un 35-50% sin afectar las puntuaciones de la tarea. Uno de los clientes ya ha implementado Ember-1 en producción. El modelo tiene el mismo costo por token que Kimi K3 en la plataforma de Fireworks, con ahorros derivados de la generación de menos tokens.