モデル
Ember-1を研究プレビューで提供
Kimi K3を基に、回答品質を保ちながら推論トークンを短縮したモデルです。
発表内容
Fireworksは9月23日、独自モデルEmber-1を発表しました。
Ember-1はKimi K3を基に追加学習し、必要性の低い推論を減らすことを目的としています。
Fireworks ServerlessでKimi K3と並ぶ選択肢として提供され、提供状態は2週間のResearch Previewです。
Serverless APIの料金は100万トークン当たり入力3ドル、キャッシュ入力0.30ドル、出力15ドルです。
モデルページでは104万トークンのコンテキスト、画像入力、関数呼び出しへの対応を案内しています。
専用GPUを使うOn-demand Deploymentにも対応しますが、モデルウェイトの公開は発表されていません。
Fireworksは、社内評価でKimi K3より総トークンを約40%削減し、同程度の品質を維持したと説明しています。
この性能値はFireworks自身の評価と顧客テストに基づくもので、独立評価ではありません。
FireworksはEmber-1向けの学習支援も開始し、企業が自社データに合わせた派生モデルを作れるとしています。
Research Preview後の恒久提供は、利用者の需要を見て判断されます。