Fireworks Research 发布 Ember-1：以 Kimi K3 为基础实现同等质量下更省 token

Fireworks Research 发布专用模型 Ember-1，基于 Kimi K3 训练，在保持质量的同时减少约 35–50% 推理 token。团队做了 50 多次训练实验和 200 多次评估，在 Terminal Bench 2.1、SWE-bench Verified 等 7 个基准和两家客户生产流量的 A/B 测试中质量持平，每任务 token 约省 35%。