Ember 1
Réseau Neuronal
Ember 1 est un modèle de raisonnement de Fireworks Research basé sur Kimi K3, résolvant les tâches avec des chaînes de réflexion plus courtes.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Ember 1?
Ember 1 est un modèle de raisonnement spécialisé de Fireworks Research, basé sur Kimi K3. Son concept est d'optimiser chaque jeton : les chaînes de réflexion sont plus courtes, consommant environ 40 % de jetons en moins pour la réflexion. Pour les tâches complexes, cela signifie un processus de résolution plus compact tout en conservant la même approche analytique. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe selon l'utilisation réelle, et les jetons n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer facilement les réponses. Une API unique compatible OpenAI permet d'intégrer Ember 1 à vos services et de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont transmises avec un chiffrement AES-GCM et ne sont pas conservées. Les entreprises bénéficient de contrats, de factures, de gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour résoudre des tâches complexes, vérifier des calculs ou des hypothèses, synthétiser des analyses à partir de données disparates, ou intégrer un modèle de raisonnement dans un pipeline où l'économie de jetons est cruciale.Questions fréquentes sur Ember 1
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel avec raisonnement avant réponse, acceptant texte, images et documents. Adapté au codage, au débogage, à l'analyse de longs documents, aux tâches STEM et aux scénarios d'appel de fonctions.
La limite de sortie est de 943 718 jetons par réponse. Cela suffit pour un grand module de code, une analyse détaillée de document ou un long rapport structuré, évitant de devoir assembler manuellement plusieurs requêtes.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : le modèle décompose la tâche étape par étape avant de fournir un résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de code et pour les questions où le processus de résolution est crucial.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Il est facile à intégrer dans des agents et pipelines via l'API BotHub compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Nos données indiquent que les images et documents sont acceptés : le modèle analyse schémas, captures d'écran, graphiques et fichiers texte. Aucune mention pour l'audio ou la vidéo, donc nous ne pouvons pas le garantir — testez-le avec votre tâche dans l'interface BotHub.
Nous ne publions pas de données sur les langues prises en charge, donc nous ne faisons pas de promesses précises — le plus rapide est de tester avec vos propres requêtes. BotHub est entièrement en russe : accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement par cartes russes.