Ember 1
3639°
Fireworks | 1,048,576 令牌上下文 | $3.00/M 输入，$15.00/M 输出。Ember-1 是 Fireworks Research 的专用推理模型，基于 Kimi K3Opens in new tab 构建。旨在让每个令牌发挥更大作用：生成更短的推理轨迹，使用的令牌比基础模型少约40%，同时在 Fireworks 的评测中保持相当的质量。适合编码、知识工作和对推理成本及延迟敏感的代理工作流。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Ember-1 是 Fireworks Research 基于 Kimi K3 调优的推理模型，旨在更高效地思考。其主要特点是生成的推理链条比基础模型短约 40%，质量保持稳定——这意味着推理密集任务的延迟和费用更低。适合运行编码、知识工作或代理流程的开发者和团队，尤其是推理令牌消耗较大的场景。
以……著称
- 推理令牌数比 Kimi K3 基础模型减少约 40%。
- 专为代理工作流设计，链式思考成本快速累积时尤为有效。
- 百万令牌上下文窗口，支持长文档和多步任务。
- 具备视觉能力，支持文本推理。
注意
- 权重未开源，仅通过 Fireworks API 租用访问。
- 输出定价为每百万令牌 15.00 美元，大规模长推理链成本较高。
- 质量对比基于 Fireworks 自评，非独立基准测试。
推荐尝试的提示词
调试失败的代理循环
我有一个 Python 代理调用搜索工具，汇总结果后决定是否再次搜索。两次迭代后总是停止，即使答案不完整。以下是循环逻辑：[粘贴代码]。请分析可能的失败模式，找出最可能的 bug，并提出带解释的修复建议。
系统设计推理
一家初创公司需每分钟处理 50,000 个 webhook 事件，每个事件触发数据库写入和一次外部 API 调用。外部 API 限制为每个密钥每分钟 10,000 次调用，他们有三个密钥。请分析约束，找出瓶颈，并提出一个具体的队列架构方案，确保不超限。
分析长合同条款
阅读我粘贴的免责和责任限制条款，告诉我：哪些情形会让公司完全暴露，赔偿上限实际是多少，重大过失的豁免条款是否标准或异常狭窄。请具体指出令你担忧的措辞。
与……比较
- DeepSeek V4.1 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.04/M 输入，$0.68/M 输出
- GLM 5.3 Flash开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.72/M 输出
- Hy4 preview开源权重模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入，$2.50/M 输出
- MiMo-V2.6-Flash开源权重模型1,050,000 令牌上下文 · $0.14/M 输入，$0.28/M 输出
来自 fireworks 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 Ember-1 吗？
- 不能。Fireworks 未发布权重，Ember-1 仅限 API 使用，无法本地运行。
- Ember-1 费用多少，上下文多大？
- Fireworks 收费为输入每百万令牌 3.00 美元，输出每百万令牌 15.00 美元，上下文窗口略超一百万令牌。
- Ember-1 与基础 Kimi K3 有何不同？
- Ember-1 专门微调以生成更短的推理链条——约减少 40% 令牌，降低推理任务的延迟和成本，Fireworks 称质量无损。
船长评语如果你已使用 Fireworks，且代理工作流在链式思考上消耗大量令牌，Ember-1 是理智的选择，输出价格也较合理。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Ember 1 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153