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Fireworks: Ember-1

fireworks/ember-1

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

Ember-1 (fireworks/ember-1) é um modelo de raciocínio da Fireworks Research que aceita texto e imagens e gera texto, conforme o catálogo da OpenRouter. O catálogo o descreve como construído sobre o Kimi K3 da Moonshot AI e ajustado para produzir trilhas de raciocínio mais curtas e eficientes em tokens. O raciocínio vem ativado por padrão no esforço máximo, com níveis configuráveis, e a listagem anuncia uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, além de uso de ferramentas e saídas estruturadas. Só havia dados de catálogo; nenhum model card independente nem resultados de benchmarks foram incluídos.[1]

Pontos fortes

O catálogo indica uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens e entrada de texto e imagem, o que pode servir para prompts longos ou multimodais.[1]
Os parâmetros de API listados incluem uso de ferramentas, saídas estruturadas e formatos de resposta, sugerindo prontidão para integrações no estilo agente.[1]
O esforço de raciocínio é configurável entre max, high, low e none e não é obrigatório, então segundo a listagem pode ser ajustado por requisição.[1]

Limitações

A evidência é apenas de catálogo: nenhum model card independente estava disponível neste pacote de fontes, então todas as capacidades são informadas pela listagem, não verificadas.[1]
Não foram fornecidos dados de desempenho medido nem de benchmarks; valide qualidade, latência e custo nas suas próprias cargas de trabalho.[1]
Campos como data de corte de conhecimento e repositório no Hugging Face estão ausentes; termos de licença e detalhes da base Kimi K3 são desconhecidos.[1]

Onde usar

Candidato para perguntas e respostas ou análise de documentos com contextos longos, dada a janela de contexto listada; teste com material representativo.[1]
Possível opção para cargas de trabalho de agentes ou pipelines que chamam ferramentas ou exigem saídas estruturadas, conforme os parâmetros listados.[1]
Vale avaliar onde trilhas de raciocínio mais curtas importam para custo ou latência, já que o catálogo alega uma eficiência de tokens ainda não verificada.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Fireworks: Ember-1Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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%...

Especificações

ID do modelo: fireworks/ember-1
ID canônico: fireworks/ember-1-20260923
Criador: fireworks
Adicionado ao OpenRouter: 24.09.2026
Comprimento de contexto: 1,048,576
Modalidade: text+image->text
Modalidades de entrada: text, image
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $3 / saída $15
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão max · esforços: max, high, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão max · esforços: max, high, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Fireworks	1,048,576	$3	$15	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.