Ember-1 adalah model khusus baru dari Fireworks Research yang menyajikan kualitas Kimi K3 dengan 40% lebih sedikit token. Dibangun di atas Kimi K3, ia belajar untuk memotong penalaran yang tidak perlu sementara mempertahatankan pemikiran penting. Diuji pada benchmark eksternal, pengujian A/B pelanggan langsung, dan beban kerja pengkodean dan agen internal, kualitas tetap konsisten.

Tersedia hari ini, Ember-1 meluncurkan serangkaian model khusus yang dibentuk oleh kebutuhan pengembang. Fireworks Research mengembangkan Ember-1 setelah pengguna meminta kemampuan pengkodean Kimi K3 dengan biaya yang lebih rendah, karena jejak penalaran panjang membuat pengkodean otomatis mahal dalam skala besar. Mengurangi pengaturan usaha kehilangan terlalu banyak kualitas, jadi tim fokus pada melatih model untuk bernalar lebih efisien.

Lebih dari 50 eksperimen pelatihan dan 200 evaluasi dilakukan, menghasilkan algoritma pelatihan baru yang memendekkan penalaran tanpa kehilangan akurasi. Pelatihan dilakukan pada Fireworks Serverless Training, memungkinkan eksperimen cepat, harga per penggunaan, dan siklus riset ke peluncuran yang lebih cepat. Ember-1 dievaluasi melintasi berbagai tugas untuk memastikan penghematan token ditransfer ke berbagai beban kerja, kemudian divalidasi pada Specialized Intelligence Index, benchmark publik, dan lalu lintas produksi langsung.

Model ini menangani ketidakefisienan dalam model penalaran seperti Kimi K3, yang menghabiskan lebih dari 90% token pada penalaran internal bukan jawaban. Ini menjadi mahal dalam beban kerja agen multi-lanjut, di mana penalaran sebelumnya dibaca kembali dan ditagih kembali. Ember-1 mempertahatkan refleksi diri yang berguna sementara menghilangkan penalaran berlebihan, menggunakan umpan balik dari tugas dan lingkungan untuk belajar penalaran efisien.

Pelatihan mencakup matematika, pengkodean, mengikuti instruksi, percakapan, pencarian, penggunaan alat, dan rekayasa perangkat lunak, termasuk interaksi yang diperluas. Hasilnya mengonfirmasi kualitas yang dipertahatkan di seluruh tujuh benchmark dan lalu lintas produksi dua pelanggan.