Ember 1
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Fireworks | contexto de 1.048.576 tokens | $3,00/M entrada, $15,00/M saída. Ember-1 é um modelo especializado em raciocínio da Fireworks Research, construído sobre Kimi K3Opens in new tab. É projetado para fazer cada token render mais: produz rastros de raciocínio mais curtos, usando cerca de 40% menos tokens que o modelo base enquanto mantém qualidade comparável nas avaliações da Fireworks. É adequado para codificação, trabalho de conhecimento e fluxos de trabalho agentic onde custo e latência do raciocínio importam.
Guias para este modelo
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Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Ember-1 é um modelo de raciocínio da Fireworks Research, baseado no Kimi K3 e ajustado para pensar de forma mais eficiente. Sua característica principal é produzir rastros de raciocínio cerca de 40% mais curtos que o modelo base, mantendo a qualidade — o que significa menor latência e custos menores em tarefas que exigem raciocínio intenso. É ideal para desenvolvedores e equipes que executam pipelines de codificação, trabalho de conhecimento ou agentes onde o custo de tokens de raciocínio cresce rápido.
Conhecido por
- Cerca de 40% menos tokens de raciocínio que o modelo base Kimi K3.
- Projetado para fluxos de trabalho agentivos onde o custo da cadeia de pensamento se acumula rapidamente.
- Janela de contexto de um milhão de tokens para documentos longos e tarefas multi-etapas.
- Capacidade de visão junto com raciocínio textual.
Fique atento a
- Pesos não são abertos; você aluga acesso via API da Fireworks.
- Preço de saída a $15,00 por milhão de tokens torna cadeias longas de raciocínio caras em escala.
- Comparações de qualidade baseadas em avaliações próprias da Fireworks, não benchmarks independentes.
Sugestões para tentar
Depure um loop de agente com falha
Tenho um agente Python que chama uma ferramenta de busca, resume resultados e decide se busca novamente. Após duas iterações, ele sempre para, mesmo com resposta incompleta. Aqui está a lógica do loop: [cole seu código]. Trace os modos prováveis de falha, identifique o bug mais provável e sugira uma correção com explicação.
Raciocine sobre design de sistema
Uma startup precisa processar 50.000 eventos webhook por minuto, cada um acionando uma escrita no banco e uma chamada API externa. A API externa tem limite de 10.000 chamadas por minuto por chave e eles têm três chaves. Analise as restrições, identifique gargalos e proponha uma arquitetura concreta de fila que respeite os limites.
Analise uma cláusula contratual longa
Leia as cláusulas de indenização e limitação de responsabilidade que vou colar abaixo e me diga: quais cenários deixam minha empresa totalmente exposta, qual o limite prático de danos e se as exceções para negligência grave são padrão ou incomumente restritas. Seja específico quanto à linguagem que preocupa.
Comparar com
- DeepSeek V4.1 FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.04/M, saída $0.68/M
- GLM 5.3 FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.02/M, saída $0.72/M
- Hy4 previewModelo com pesos abertosContexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.83/M, saída $2.50/M
- MiMo-V2.6-FlashModelo com pesos abertosContexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.14/M, saída $0.28/M
Mais modelos de texto de fireworks
Perguntas frequentes
- Posso rodar Ember-1 localmente?
- Não. A Fireworks não liberou os pesos, então Ember-1 é apenas via API e não pode ser executado no seu hardware.
- Quanto custa o Ember-1 e qual o tamanho do contexto?
- A Fireworks cobra $3,00 por milhão de tokens de entrada e $15,00 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de pouco mais de um milhão de tokens.
- Como o Ember-1 difere do modelo base Kimi K3?
- Ember-1 é ajustado especificamente para produzir rastros de raciocínio mais curtos — cerca de 40% menos tokens — o que reduz latência e custo em tarefas de raciocínio sem, segundo a Fireworks, sacrificar qualidade.
Veredito do capitãoUma escolha sensata se você já usa Fireworks e seus workloads agentivos gastam muitos tokens em cadeias de pensamento; o preço de saída mantém o custo sob controle.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Ember 1 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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