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Fireworks: Ember-1
fireworks/ember-1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Ember-1 (fireworks/ember-1) es un modelo de razonamiento de Fireworks Research que acepta texto e imágenes y genera texto, según el catálogo de OpenRouter. El catálogo lo describe como construido sobre Kimi K3 de Moonshot AI y ajustado para producir trazas de razonamiento más cortas y eficientes en tokens. El razonamiento está activado por defecto en el esfuerzo máximo, con niveles configurables, y la ficha anuncia una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, además de uso de herramientas y salidas estructuradas. Solo hubo datos de catálogo; no se incluyó una ficha técnica independiente ni resultados de benchmarks.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo indica una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens y entrada de texto e imagen, lo que podría servir para prompts largos o multimodales.[1]
- Los parámetros de API listados incluyen uso de herramientas, salidas estructuradas y formatos de respuesta, lo que sugiere preparación para integraciones de tipo agente.[1]
- El esfuerzo de razonamiento es configurable entre max, high, low y none y no es obligatorio, por lo que según la ficha se puede ajustar por solicitud.[1]
Limitaciones
- La evidencia es solo de catálogo: no hubo una ficha técnica independiente en este paquete de fuentes, por lo que todas las capacidades provienen de la ficha y no están verificadas.[1]
- No se aportaron datos de rendimiento medido ni de benchmarks; valide la calidad, la latencia y el costo en sus propias cargas de trabajo.[1]
- Faltan campos como la fecha de corte de conocimiento y un repositorio de Hugging Face; se desconocen los términos de licencia y los detalles de la base Kimi K3.[1]
Dónde utilizarlo
- Candidato para preguntas y respuestas o análisis de documentos con contextos largos, dada la ventana de contexto indicada; pruébelo con material representativo.[1]
- Posible opción para cargas de trabajo de agentes o pipelines que llaman herramientas o requieren salidas estructuradas, según los parámetros listados.[1]
- Vale la pena evaluarlo donde las trazas de razonamiento cortas importen por costo o latencia, ya que el catálogo afirma una eficiencia de tokens que sigue sin verificar.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Fireworks: Ember-1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Ember-1 is a specialized reasoning model from Fireworks Research, built on [Kimi K3](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3). It is designed to make every token go further: it produces shorter reasoning traces, using roughly 40%...
Especificaciones
- ID del modelo
- fireworks/ember-1
- ID canónico
- fireworks/ember-1-20260923
- Creador
- fireworks
- Añadido a OpenRouter
- 24.09.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $3 / salida $15
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado max · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado max · esfuerzos: max, high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Fireworks | 1,048,576 | $3 | $15 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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