Forgeカンファレンスにおいて、Fireworksは企業が自社の専門知識、データ、タスクに基づいてAIを構築できるよう支援する一連の新製品を発表した。高速推論、モデル選択肢の拡大、新しい評価・提供機能、そしてエンタープライズ向けの制御機能を提供する。
AIエージェントは通常、1つのタスクを完了するために複数回のモデル呼び出しを行う。各呼び出しは顧客や従業員の待ち時間を増やし、同時に多くのエージェントを実行すると容量圧力とコストが増大する。チームは時間に敏感な作業には速度を、待機可能なタスクにはより経済的なオプションを必要としている。Fireworks Ultra-fastはNVIDIA Blackwell GPUを搭載し、時間に敏感なワークロードを加速する。現在パブリックプレビュー中で、DeepSeek V4.1 Flash上で最大毎秒1,500トークンの速度を実演した。ベンチマークされた30ターンのエージェントタスクでは、完了時間が1分から8秒に短縮された。コストが即時完了よりも重要なワークロード向けに、Background Modeは半額の低コストランタイムオプションを提供する。評価用のデータ生成や夜間の調査など、待機可能な作業に適している。複数日プロンプトキャッシュは繰り返しコンテキストのコストを削減し、より高いレート制限は同時エージェントの増加をサポートする。
専門化されたモデルは推論の経済性を改善することもできる。Ember-1はFireworksのモデルで、サーバーレスおよび専用デプロイメントで利用可能だ。当社の評価では、Kimi K3と同等の品質を維持しながら、使用トークン数が約40%少なかった。これらの機能により、チームは推論パフォーマンスと支出を各ワークロードの要求に合わせることができる。
Fireworks Nexus：従業員が既に使用しているツールでより多くのモデル選択肢を。従業員はコーディングや日常業務にAIをますます活用しているが、モデルを切り替えることは使い慣れたツールを離れることや、管理するサブスクリプションを増やすことを意味する場合がある。Fireworks Nexusは、人々が既に使用しているAIコーディング・コラボレーションツールにオープンモデルを導入し、既存のAIサブスクリプションと並行して利用できるようにする。オープンモデルとクローズドモデルを組み合わせ、パーソナライズされたモデル選択とキャッシュ認識を提供することで、人々が自分の仕事に適したモデルを使用できるようにしつつ、組織には集中管理された支出の可視化と制御を提供する。本日発表されたNexus DesktopはNexus CLIに加わり、NexusはCodexアプリ、Claude Desktop、OpenCodeで実行されるようになった。これにより、パーソナライズされたモデル選択がコーディングだけでなく日常的なナレッジワークにも拡大する。新しいProプランは月額8ドルから、Teamsプランは1席あたり月額10ドルからとなる。エンタープライズプランではSSO、ガバナンス、共有予算、アクセス制御が追加される。
ワークロードの増加に伴い、より高いサーバーレスレート制限が一般提供され、チームは専用容量を予約せずにより多くの作業を同時に実行できるようになった。Elastic Burstも一般提供され、顧客は空き容量がある場合に通常の使用上限を超えることができ、コードや価格の変更は不要だ。
トレーニング：専門知識をより優れたモデルに変える。適切なモデルを選択することで結果を改善しコストを削減できるが、トレーニングはさらに進み、特定のタスクにとって何が「良い」かをモデルに教える。これは既存モデルの品質を超えること、あるいはより小さく高速なモデルで必要なパフォーマンスを得ることを意味する。多くの場合、その両方だ。Forgeでは、これらの利点を実現し本番環境に導入することを容易にした。
それは何を改善すべきかを知ることから始まる。No Evalは現在プライベートプレビュー中で、本番トレースと製品シグナルをタスク固有の評価に変換する支援をする。これによりチームはモデルがどこで不足しているかを特定し、トレーニングがそのギャップを埋めたかどうかを測定できる。これは独自モデルのトレーニングにおける最大の障壁の一つに対処するもので、独自の評価を作成するには数週間のデータラベリングと採点が必要になる可能性がある。Specialized Model Inferenceは現在パブリックプレビュー中で、LoRAアダプターの提供にサーバーレスアプローチを拡張し、GLM 5.3 Flashから開始する。チームはトレーニング済みモデルを評価し、FireworksサーバーレスAPIを通じてトークン単位の価格設定で提供できる。専用デプロイメントのサイズ設定は不要で、アイドル時の提供料金もかからない。次のバージョンを実験しながらモデルを使い続けることができる。11月30日まで、Muse Glimmer 30Bでの無料トレーニング（教師ありファインチューニング、直接選好最適化、強化学習を含む）を利用できる。
エンタープライズ制御、モデルを実行する必要がある場所で。AIが重要なビジネスワークフローに移行するにつれ、企業はモデルの使用を統制し、支出を管理し、活動記録を維持する必要がある。また、AIインフラストラクチャをどこで実行するか、データをどのように保護するかについて、より大きな制御を必要とする企業もある。Fireworksは現在、一般提供されているモデルガバナンス、支出管理、エクスポート可能な監査ログを提供している。集中アカウント管理、地域データ制御、顧客管理暗号化のプレビューは、より厳しい運用要件を持つ組織向けにこれらの機能を拡張する。自社インフラストラクチャを活用したい企業向けに、Fireworks Sovereignは現在プライベートプレビュー中で、同社の推論エンジンを顧客のクラウド、ネオクラウド、またはデータセンターに提供する。GPUあたりのトークン数を2倍以上にできる技術と、総所有コストを削減する専門的な管理を組み合わせ、顧客が選択したインフラストラクチャ内でオープンモデルを実行できるよう支援する。推論とトレーニングは顧客環境内で、既に適用されているセキュリティおよび変更管理ポリシーの下で実行される。規制対象の企業は、自社が統治するインフラストラクチャ上でデータレジデンシーとモデルアクセスの要件を満たすことができ、AI容量は選択した管轄区域に留まる。顧客がインフラストラクチャを所有しモデルを選択するため、プロバイダーの価格変更やモデル廃止がロードマップを決定することはない。Fireworksは既に顧客環境で25,000以上のGPUを管理している。
自分自身のフロンティアを築く。Forgeでの発表は全体として、専門化されたインテリジェンスの構築、改善、展開をより実用的にする。高速推論は応答性の高いエージェントを支援し、Nexusはモデル選択を従業員の日常業務に導入し、トレーニング機能は企業が自社タスクでのパフォーマンスを向上させるのを助け、エンタープライズ制御は大規模な展開をサポートする。