Fireworks Research ha presentado Ember-1, un modelo de inteligencia artificial especializado que ofrece la calidad de Kimi K3 con un 40% menos de tokens. Este nuevo modelo, disponible hoy, está diseñado para reducir los costes en tareas de codificación y agentes de IA, donde las trazas de razonamiento largas de Kimi K3 se vuelven prohibitivas a escala. Ember-1 aprendió a eliminar el razonamiento innecesario manteniendo la precisión, logrando un ahorro de entre el 35% y el 50% en benchmarks públicos y pruebas A/B en producción con clientes reales.
El desarrollo de Ember-1 requirió más de 50 experimentos de entrenamiento y la creación de nuevos algoritmos para optimizar el uso de tokens sin sacrificar la capacidad del modelo. A diferencia de ajustar el esfuerzo de razonamiento de Kimi K3, Ember-1 preserva la reflexión interna necesaria para corregir errores, eliminando solo las trazas redundantes. En pruebas de rendimiento, Ember-1 superó a Kimi K3 en métricas de coste-eficacia, situándose en la frontera de Pareto junto a modelos como GPT-5.6 Sol y Claude Opus 5. La empresa ha implementado el modelo en su propio tráfico interno de codificación, donde los desarrolladores no notaron el cambio, lo que valida su eficiencia en entornos de producción. Ember-1 se despliega actualmente como una opción de servicio en la plataforma Fireworks Training, marcando el inicio de una serie de modelos especializados basados en la inteligencia especializada.