Платформа для запуска AI-моделей Fireworks представила Ember-1 — дообученную версию модели Kimi K3i, которую научили тратить заметно меньше токенов на рассуждения без потери качества ответов. Модель убирает лишние повторы и избыточные цепочки размышлений, оставляя полезную самопроверку, за счёт чего расход токенов падает на 35-50% при сопоставимом или лучшем результате на бенчмарках.

Это важно для компаний, которые платят за токены в agentic и coding-задачах: снижение расхода токенов напрямую сокращает счета за API без смены модели и без потери качества решений.

• На SWE-bench Verifiedi Ember-1 набрала 92.2% против 93.2% у Kimi K3 на максимальном уровне рассуждений — почти то же качество при меньших затратах.
• На DeepSWE 1.1i Ember-1 обошла Kimi K3 max: 75.2% против 66.4%.
• Экономия на реальных задачах двух клиентов в A/B-тестах составила около трети токенов; один клиент уже перешёл на Ember-1 вместо исходной модели.
• Внутренние разработчики Fireworks не заметили подмены модели в тестах на своём трафике.
• На DeepSWE стоимость решения задачи снижается до 126 долларов по сравнению с Kimi K3 max.
• Цена за токен у Ember-1 та же, что у Kimi K3 — экономия достигается только за счёт меньшего количества потраченных токенов.
• Модель доступна как Research Preview через API Fireworks (доступ на две недели, дальше решат по спросу), а также уже интегрирована в Cline, включая десктопное приложение.