Ember 1
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Fireworks | contesto da 1.048.576 token | $3.00/M input, $15.00/M output. Ember-1 è un modello di ragionamento specializzato di Fireworks Research, basato su Kimi K3Opens in new tab. È progettato per far rendere ogni token: produce tracce di ragionamento più brevi, usando circa il 40% di token in meno rispetto al modello base mantenendo qualità comparabile nelle valutazioni Fireworks. È adatto per coding, lavoro di conoscenza e flussi agentici dove costo e latenza del ragionamento sono importanti.
Guide per questo modello
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Note del capitano
Note del 2026-10-13
Ember-1 è un modello di ragionamento di Fireworks Research, basato su Kimi K3 e ottimizzato per pensare in modo più efficiente. La sua caratteristica principale è produrre tracce di ragionamento circa il 40% più corte rispetto al modello base mantenendo la qualità stabile — il che significa latenza inferiore e costi ridotti per compiti intensivi di ragionamento. È adatto a sviluppatori e team che eseguono pipeline di coding, lavoro cognitivo o agenti dove il costo in token del ragionamento cresce rapidamente.
Conosciuto per
- Circa il 40% in meno di token di ragionamento rispetto al modello base Kimi K3.
- Progettato per flussi agentici dove il costo della catena di pensiero si somma rapidamente.
- Finestra di contesto da un milione di token per documenti lunghi e compiti multi-step.
- Capacità visiva insieme al ragionamento testuale.
Attenzione a
- Pesi non open; si accede tramite API di Fireworks in affitto.
- Prezzo di output a $15,00 per milione di token rende costose le catene di ragionamento lunghe su larga scala.
- I confronti di qualità si basano sulle valutazioni di Fireworks, non su benchmark indipendenti.
Prompt da provare
Debug di un ciclo agente fallito
Ho un agente Python che chiama uno strumento di ricerca, riassume i risultati e poi decide se cercare di nuovo. Dopo due iterazioni si ferma sempre, anche se la risposta è incompleta. Ecco la logica del ciclo: [incolla il tuo codice]. Analizza i possibili punti di errore, individua il bug più probabile e suggerisci una correzione con spiegazione.
Ragiona su un design di sistema
Una startup deve processare 50.000 eventi webhook al minuto, ognuno attiva una scrittura su database e una chiamata API esterna. L'API esterna ha un limite di 10.000 chiamate al minuto per chiave e hanno tre chiavi. Analizza i vincoli, individua i colli di bottiglia e proponi un'architettura concreta di coda che rispetti i limiti.
Analizza una clausola contrattuale lunga
Leggi le clausole di indennizzo e limitazione di responsabilità che sto incollando qui sotto e dimmi: quali scenari espongono completamente la mia azienda, qual è il limite pratico ai danni e se le eccezioni per negligenza grave sono standard o particolarmente strette. Sii specifico sul linguaggio che ti preoccupa.
Confronta con
- DeepSeek V4.1 FlashModello con pesi apertiContesto di 1,048,576 token · Input $0.04/M, output $0.68/M
- GLM 5.3 FlashModello con pesi apertiContesto di 1,048,576 token · Input $0.02/M, output $0.72/M
- Hy4 previewModello con pesi apertiContesto di 1,048,576 token · Input $0.83/M, output $2.50/M
- MiMo-V2.6-FlashModello con pesi apertiContesto di 1,050,000 token · Input $0.14/M, output $0.28/M
Altri modelli di testo da fireworks
Domande frequenti
- Posso eseguire Ember-1 localmente?
- No. Fireworks non ha rilasciato i pesi, quindi Ember-1 è solo API e non può essere eseguito sul tuo hardware.
- Quanto costa Ember-1 e quanto è grande il contesto?
- Fireworks addebita $3,00 per milione di token in input e $15,00 per milione di token in output, con una finestra di contesto di poco più di un milione di token.
- In cosa differisce Ember-1 dal modello base Kimi K3?
- Ember-1 è fine-tuned specificamente per produrre tracce di ragionamento più corte — circa il 40% in meno di token — riducendo latenza e costi nei compiti di ragionamento senza, secondo Fireworks, sacrificare la qualità.
Verdetto del capitanoUna scelta sensata se sei già su Fireworks e i tuoi carichi agentici consumano molti token in catene di pensiero; il prezzo di output mantiene i costi sotto controllo.
Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Come si calcola questo punteggio
Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.
Glossario: i termini usati qui
- Punteggio heat
- Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
- Soglia minima
- I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
- Equivalenti di download
- Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
- Scala logaritmica
- Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
- Like
- Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
- Tasso di adozione
- Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
- Misurato e stimato
- Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
- Seeder
- Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
- AI Horde
- Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
- Siti di generazione
- Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
- Token OpenRouter
- Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modello completo (checkpoint)
- I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
- LoRA e embedding
- Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
- Famiglia e pesi
- La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
- Età
- Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
- Boost famiglia
- Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
- Punteggio stand-in
- Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
- Novità! (periodo di grazia)
- Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
- Tendenza
- Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
- Modello tipico
- Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.
Ember 1 è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM e controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza.
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