Ember 1
Red Neuronal
Ember 1 es un modelo de razonamiento de Fireworks Research basado en Kimi K3 que resuelve tareas con cadenas de razonamiento más cortas
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Ember 1?
Ember 1 es un modelo de razonamiento especializado de Fireworks Research, construido sobre Kimi K3. Su idea es que cada token sea útil: las cadenas de razonamiento son más cortas, utilizando aproximadamente un 40% menos de tokens para pensar. Para tareas de varios pasos, esto significa un proceso de resolución más compacto manteniendo el enfoque de análisis. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos según el uso, por los tokens consumidos, y no caducan. Junto a él, en una misma ventana, hay más de 250 modelos; es fácil cambiar entre ellos y comparar respuestas, y una API única compatible con OpenAI permite conectar Ember 1 a tus servicios y cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos se transmiten con cifrado AES-GCM y no se guardan; las empresas disponen de contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Es útil cuando necesitas resolver una tarea de varios pasos y ver la lógica de la solución, verificar cálculos o hipótesis, recopilar un análisis a partir de datos dispersos o integrar un modelo de razonamiento en un flujo de trabajo donde el ahorro de tokens en el pensamiento es importante.Preguntas frecuentes sobre Ember 1
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con razonamiento previo a la respuesta que acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos. Es adecuado para trabajar con código y su depuración, analizar materiales largos, analítica y tareas STEM, así como para escenarios con llamadas a funciones.
El límite de salida según nuestros datos es de 943 718 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un módulo de código grande, un análisis detallado de un documento o un informe estructurado largo que no tendrás que recopilar manualmente a partir de múltiples solicitudes separadas.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado por nuestros datos: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar un resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y en preguntas donde el proceso de solución es importante, no solo la formulación final.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Es conveniente integrarlo en agentes y flujos de trabajo a través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, y si es necesario, cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
En nuestros datos, las imágenes y los documentos están marcados como formatos de entrada: el modelo analiza esquemas, capturas de pantalla, gráficos y archivos de texto. No hay notas sobre audio y video, por lo que no prometemos su procesamiento; verifíquelo con su tarea en la interfaz de BotHub.
No publicamos datos sobre los idiomas de este modelo, por lo que no damos promesas exactas; lo más rápido es comprobarlo con sus propias consultas. BotHub en sí está completamente en ruso: acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago con tarjetas rusas.