Fireworks Researchは本日、Kimi K3をベースにした専用モデル「Ember-1」を発表した。これは、推論モデルが長い思考連鎖で過剰なトークンを消費する問題を解決することを目的としている。Ember-1は、元のK3と同等の品質を維持しながら、推論トークン数を約40%削減する。顧客の実際のA/Bテストでは35%のトークン節約を達成した。このモデルは現在、Fireworks Serverlessプラットフォームでリサーチプレビューとして提供されている。
Kimi K3のような推論モデルは、生成トークンの90%以上を内部推論に費やすことが多く、最終回答にはごく一部しか使われない。これは単一リクエストでも高コストだが、マルチターンのエージェントワークロードではさらに悪化する。各ターンで以前の推論すべてが再読み込みされ、再課金されるため、コンテキスト長がターン数に対してほぼ二次関数的に増大する。Fireworksの実験により、K3の推論連鎖はタスクに必要な長さをはるかに超えており、余分な部分は回答の正確性に影響を与えずに削除できることが判明した。これがEmber-1の出発点である。
モデルに効率的な思考を教えるため、Fireworks Researchは50回以上のトレーニング実験と200回以上の評価を実施し、精度を損なわずに推論を短縮する新しいトレーニングアルゴリズムを開発した。トレーニングはすべてFireworks Serverless Training上で行われ、GPUの管理が不要なため、アイデアが浮かび次第すぐに実験を開始でき、使用した分だけ支払うことができた。これにより、研究からリリースまでの期間とコストを大幅に短縮した。トレーニングデータは数学、コーディング、指示追従、会話、検索、ツール使用、ソフトウェアエンジニアリングなど多岐にわたり、独立した問題と拡張されたインタラクションの両方を含む。これにより、トークン節約効果が多様なワークロードに移行できるようにした。
公開ベンチマークでは、Ember-1は優れた性能を示した。例えばTerminal Bench 2.1では82.0%の合格率を達成し、K3の最高推論努力設定の80.9%を上回った。SWE-bench Verifiedでは92.2%で、K3最高設定の93.2%に迫る。DeepSWE 1.1では75.2%と、K3最高設定の66.4%を大幅にリード。τ-2 Bench Airlineでは66%の合格率で、K3の全設定の64%を上回った。全体として、7つのベンチマークと2社の顧客本番トラフィックで、Kimi K3の推論連鎖を35～50%短縮しても精度は低下しなかった。
Fireworksはさらに、新たに導入したSpecialized Intelligence Index（SII）を使用してEmber-1を評価した。DoximityのBedside Bench（10の専門カテゴリにわたる500の臨床ケース）では、Ember-1はコスト/タスクの次元で、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra、Claude Opus 5を含むオープンおよびクローズドモデルの新たなパレートフロンティアを設定した。複数の業界ベンチマークでも、Ember-1は品質-コストのパレートフロンティア上またはその近くに位置し、K3の最高設定の品質をはるかに低いコストで実現し、K3の低推論努力設定を厳密に上回っている。
ベンチマークに加えて、Fireworksは2社の顧客の本番コーディングワークロードでライブA/Bテストを実施した。結果、Ember-1は品質を維持しながら、タスクあたり平均約35%のトークン使用量を削減した。タスク完了率、成功スコア、失敗率などの下流製品指標のほとんどが維持または改善され、トークンコストは大幅に削減された。A/Bテスト後、1社の顧客はすでに本番環境でEmber-1を運用しており、基盤モデルを完全に置き換えるために規模を拡大する計画である。
社内では、Fireworksの開発者が日常のコーディング作業でEmber-1を使用した。その結果、開発者はモデルの切り替えに気づかず、トークン消費量は大幅に減少した。 「同じ答え、より少ないトークン」を価値提案とするモデルにとって、このシームレスな社内展開は最も強力な検証である。
Ember-1は現在、Kimi K3の代替サービスオプションとしてFireworks Serverlessプラットフォームでリサーチプレビューとして提供されている。Fireworksはまた、開発者に新しい研究モデルへの2週間のサーバーレスアクセスを提供するリサーチリリースプログラムを開始し、コミュニティの需要に応じて永続化を決定する。さらに、企業が独自のデータを使用してカスタマイズされたトークン効率の高いモデルを構築できるよう、Ember-1のトレーニングサポートも開始した。Ember-1はFireworks Researchの専用モデルシリーズの最初のモデルであり、今後もモデル効率のフロンティアを押し広げるEmberシリーズが登場する予定である。