Ember-1

Fiche modèle · Fireworks AI · ember-1

Ember-1 is a Fireworks Research specialized model built on Moonshot Kimi K3 that shortens reasoning traces (~40% fewer tokens) while matching K3-max quality on Fireworks' evaluations. Research Preview on Fireworks Serverless (model path accounts/fireworks/models/ember-1). MoE with 2.78T parameters, 1040k context, function calling. List pricing $3.00 input / $0.30 cached input / $15.00 output per 1M tokens (same as public Kimi K3 API pricing cited in the launch blog). Self-reported benches from the Fireworks blog: Terminal-Bench 2.1 82.0%, SWE-bench Verified 92.2%, SWE-Interact 20.0% (no catalog id — noted only), DeepSWE 1.1 75.2%, tau2-bench Airline 66%. Model page verified live (Ready) as of catalog add.

Identité

OrganisationFireworks AI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-09-23
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitéstext
Fenêtre de contexte1 040 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux2.78 T
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session6.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)50.39 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-10-07T17:32:45.965615Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:15.013036Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/ember-1

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
Fireworks AIllm-statsnon3.00 $15.00 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
chat0.70
reasoning0.80
frontend_development0.90
general0.80
agents0.80
code0.80
communication0.70
tool_calling0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
deepswe-1.1code0.751.000.75nonoui2026-11-04T06:05:15.023290Z
swe-bench-verifiedreasoning0.921.000.92nonoui2026-11-04T06:05:15.020014Z
tau2-airlinechat0.661.000.66nonoui2026-11-04T06:05:15.026419Z
terminal-bench-2.1reasoning0.821.000.82nonoui2026-11-04T06:05:15.016492Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
chat330.7022.611trueskill2026-11-04T08:08:43.789169Zrankings
code330.8036.803trueskill2026-11-04T08:08:39.742311Zrankings
agents57—28.382trueskill2026-10-20model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04