Компания Fireworks AI представила новую специализированную ИИ-модель Ember-1, которая сохраняет аналитические способности и качество ответов базовой модели Kimi K3, но использует при этом на 40% меньше токенов. Разработка стала ответом на проблему избыточных рассуждений современных «думающих» нейросетей. В сложных многошаговых задачах такие модели часто тратят подавляющее большинство токенов на внутреннюю логику, что приводит к сильному удорожанию работы, так как контекст непрерывно разрастается. Исследователи выяснили, что обычное ограничение глубины рассуждений в настройках ведет к потере качества, поэтому модель пришлось обучать мыслить более лаконично.

В процессе создания Ember-1 команда Fireworks Research провела десятки экспериментов, чтобы научить нейросеть отсекать ненужные размышления и непродуктивные циклы, сохраняя при этом способность к полезной саморефлексии и исправлению ошибок. Для обучения использовались внутренние данные, охватывающие математику, программирование, работу с инструментами и поиск. В результате новая модель научилась выдавать ответы качества максимальных настроек Kimi K3, но при существенно меньших вычислительных затратах.

Высокая эффективность Ember-1 подтвердилась в ходе тестирования Specialized Intelligence Index. На медицинском бенчмарке Bedside Bench, а также на индустриальных тестах по программированию вроде SWE-bench и Terminal Bench, новинка установила новые стандарты соотношения цены и качества, опередив по этому показателю такие флагманские решения, как GPT-6 Astra и Claude Opus 5.

Модель уже доступна в Cline и Vercel AI.