Fireworks AI 发布 Ember-1：基于 Kimi K3 的后训练模型，推理 Token 减少约 40%
中文摘要
Fireworks AI推出基于Kimi K3的Ember-1，优化推理减少约40%冗余Token，性能优于K3 Max，现已提供API预览。
English Summary
Fireworks AI released Ember-1, a post-trained Kimi K3 model reducing reasoning tokens by 40% while maintaining accuracy and outperforming K3 Max on key benchmarks.
原文节选
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。