Компания Fireworks AI представила Ember-1, дообученную версию модели Kimi K3. Продукт доступен только через серверный API Fireworks в формате Research Preview. Веса модели, исходный код обучения и алгоритмы не публикуются, поэтому самостоятельное развертывание невозможно.
Разработчики сфокусировались на оптимизации процесса рассуждения модели. Kimi K3 тратит более 90% токенов на внутренние вычисления, что увеличивает затраты в многоходовых агентских задачах. Ember-1 сохраняет полезную рефлексию, сокращая избыточные циклы, что позволило уменьшить объем токенов на рассуждения на 35–50% в семи тестах.
В ходе A/B-тестов с двумя клиентами Ember-1 показала снижение общего количества токенов на 39% при сохранении качества работы. Количество выходных токенов сократилось с 49,3 тыс. до 29,9 тыс. на задачу, а токены на рассуждения упали на 71,3%. Оценка выполнения задач составила 0,753 против 0,751 у Kimi K3, среднее число шагов снизилось с 23,8 до 21,4.
Процесс обучения включал более 50 экспериментов и 200 оценок на платформе Fireworks Serverless Training. Использовались только собственные данные компании. Модель показала высокие результаты в тестах Terminal Bench 2.1 и DeepSWE 1.1, а также установила новый стандарт стоимости выполнения задач в рамках специализированного индекса компании.
Стоимость использования Ember-1 на платформе Fireworks совпадает с тарифами Kimi K3: $3,00 за 1 млн входных токенов, $0,30 за 1 млн кэшированных входных токенов и $15,00 за 1 млн выходных токенов. Экономия для пользователей достигается исключительно за счет генерации меньшего общего объема токенов.
