Fireworks AI 发布 Ember-1：基于 Kimi K3 的后训练模型，推理 Token 减少约 40%
Fireworks AI Releases Ember-1: A Post-Trained Kimi K3 That Uses About 40% Fewer Tokens
AI 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。
正文 · AI 翻译
发生了什么
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。
为什么值得关注
这类模型动态通常会影响开发者的工具选择、用户可用能力，以及相关订阅服务的实际价值。
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原文
Original Title
Fireworks AI Releases Ember-1: A Post-Trained Kimi K3 That Uses About 40% Fewer Tokens
Source
MarkTechPost（RSS）
Site
marktechpost.com
Published
2026-09-28T07:22:33.000Z