Ember-1 एक नई विशेषज्ञ मॉडल है जो Fireworks Research से 40% कम टोकन के साथ Kimi K3 की गुणवत्ता प्रदान करती है। Kimi K3 पर आधारित, इसने अनावश्यक तर्क को कम करने का प्रयास किया है जबकि आवश्यक विचार को बनाए रखा है। बाहरी बेंचमार्क, लाइव ग्राहक A/B परीक्षण और आंतरिक कोडिंग औं एजेंट कार्य भार पर परीक्षण करने पर, गुणवत्ता अपरिवर्तित रही। आज उपलब्ध, Ember-1 एक ऐसी विशेषज्ञ मॉडल श्रृंखला शुरू करता है जो डेवलपर की ज़रूरतों द्वारा आकार दी गई है। Fireworks Research ने उपयोगकर्ताओं के प्रयास के बहुत सारे मॉडल विकसित करने के बाद Ember-1 विकसित किया, क्योंकि लंबे तर्क ट्रेस ने स्केल पर स्वचालित कोडिंग को महंगा बना दिया था। प्रयास सेटिंग्स कम करने से बहुत अधिक गुणवत्ता की भेंह ले ली गई, इसलिए टीम ने मॉडल को अधिक दक्ष तरीके से विचार करने के लिए प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित किया। 50 से अधिक प्रशिक्षण प्रयोग और 200 मूल्यांकन किए गए, जिससे नए प्रशिक्षण एल्गोरिदम आए जो सटीकता के बिना विचार को छोटा करते हैं। प्रशिक्षण Fireworks Serverless Training पर किया गया था, जिससे तेज़ी से प्रयोग करना, उपयोग द्वारा भुगतान मूल्य निर्धारण और अनुसंधान से लॉन्च तक के चक्र तेज़ हो गए। Ember-1 को विभिन्न कार्यों पर मूल्यांकन किया गया था ताकि यह सure कि टोकन बचत विभिन्न कार्य भार में सेहो सहायता करती है, और फिर Specialized Intelligence Index, सार्वजनिक बेंचमार्क और लाइव उत्पादन ट्रैफ़िक पर सत्यापित किया गया। मॉडल Kimi K3 जैसे विचार मॉडल में असेक्शन को संबोधित करता है, जो उत्तरों के बजाय आंतरिक विचार पर 90% से अधिक टोकन खर्च करते हैं। यह मल्टी-टर्न एजेंट कार्य भार में महंगा हो जाता है, जहां पिछले विचार को फिर से पढ़ा और बिल किया जाता है। Ember-1 उपयोगी आत्म-चिंतन को बनाए रखता है जबकि अत्यधिक विचार को समाप्त करता है, कार्य और वातावरण से प्राप्त फ़ीडबैक का उपयोग करके दक्ष विचार सीखने के लिए। प्रशिक्षण में गणित, कोडिंग, निर्देश अनुसरण, बातचीत, खोज, उपकरण उपयोग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग शामिल है, जिसमें विस्तारित इंटरैक्शन भी शामिल हैं। परिणाम सात बेंचमार्क और दो ग्राहकों के उत्पादन ट्रैफ़िक में गुणवत्ता बनाए रखने की पुष्टि करते हैं।