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Fireworks AI 发布 Ember-1:基于 Kimi K3 的后训练模型,推理 Token 减少约 40%
原始标题:Fireworks AI Releases Ember-1: A Post-Trained Kimi K3 That Uses About 40% Fewer Tokens
内容摘要
Fireworks AI 推出 Ember-1,这是基于 Moonshot AI 开源权重 Kimi K3 进行后训练的专用模型。该模型通过优化内部推理过程,在保持任务准确率的同时将生成的推理 Token 减少了约 40%。与单纯降低推理努力程度不同,Ember-1 保留了有用的自我反思并削减了冗余循环。基准测试显示,其在 Terminal Bench 2.1 和 DeepSWE 1.1 上表现优于 K3 Max,且在生产环境 A/B 测试中实现了显著的成本节约。目前仅通过 Fireworks Serverless API 以研究预览形式提供,未开放权重。
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