← МоделиМодель

Ember-1 от Fireworks: на ~40% меньше выходных токенов, по заявлению разработчика

Research preview на базе Kimi K3 с заявленной экономией выходных токенов. Что это значит для агентских пайплайнов и где стоит проверить.

· 1 мин чтения

Ember-1 — это предварительная версия рассуждающая модель (рассуждающая модель, выдающая промежуточные шаги перед ответом). Построена на Kimi K3 и предназначена для программирования и агентских сценариев. В анонсе Vercel от 27 сентября 2026 года сообщается о доступности через AI Gateway с двухнедельным окном в режиме предварительного доступа.

По заявлению Fireworks, модель генерирует примерно на 40% меньше токенов, чем Kimi K3, при сопоставимом качестве.

Для агентов для программирования с повторяющимися вызовами более короткие цепочки рассуждений (цепочки рассуждений, которые модель пишет перед ответом) могут сократить расходы на генерацию. Также уменьшается объём контекста, переносимого в следующие шаги конвейера.

Ember-1 поддерживает окно контекста в 1 млн токенов. На вход принимаются текст и изображения. Поддерживаются вызов инструментов и неявное кэширование промптов (неявное кэширование промптов: повторяющиеся фрагменты промпта не пересчитываются, а берутся из кэша).

Конечная точка Fireworks работает в режиме нулевое хранение данных (данные запросов не сохраняются) и запрет обучения на промптах (промпты не используются для обучения). Имя модели задаётся как fireworks/ember-1 через API или в настройках агента для программирования.

Что это значит для агентов

Цифра ~40% относится к собственным оценкам Fireworks. Проверять стоит на своих траекториях: короткие цепочки рассуждений могут терять качество там, где нужно много промежуточных рассуждений.