Ember 1
Rede Neural
Ember 1 é um modelo de raciocínio da Fireworks Research baseado no Kimi K3, que resolve tarefas com cadeias de pensamento mais curtas
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Ember 1?
Ember 1 é um modelo de raciocínio especializado da Fireworks Research, construído sobre o Kimi K3. A ideia é que cada token seja útil: as cadeias de raciocínio são mais curtas, consumindo cerca de 40% menos tokens para pensar. Para tarefas de várias etapas, isso significa um processo de solução mais compacto, mantendo a abordagem de análise. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro: você paga com cartão russo em rublos conforme o uso, pelos tokens consumidos, que não expiram. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 modelos — é fácil alternar entre eles e comparar respostas. A API compatível com OpenAI permite conectar o Ember 1 aos seus serviços e trocar de modelo sem reescrever a integração. Os dados são transmitidos com criptografia AES-GCM e não são armazenados. Para empresas, estão disponíveis contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para resolver tarefas complexas, verificar cálculos ou hipóteses, criar análises a partir de dados dispersos ou integrar um modelo de raciocínio em pipelines onde a economia de tokens é essencial.Perguntas frequentes sobre Ember 1
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com raciocínio antes da resposta, que aceita não apenas texto, mas também imagens e documentos. Adequado para trabalhar com código e depuração, análise de materiais longos, análise de dados e tarefas STEM, além de cenários com chamadas de função.
O limite de saída, segundo nossos dados, é de 943.718 tokens por resposta. Isso é suficiente para um grande módulo de código, uma análise detalhada de documento ou um relatório estruturado longo, que não precisará ser montado manualmente a partir de várias solicitações separadas.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado pelos nossos dados: o modelo analisa a tarefa passo a passo antes de fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de código e em questões onde o processo de solução é importante, não apenas a formulação final.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. É conveniente integrá-lo em agentes e pipelines através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub, permitindo trocar de modelo sem reescrever a integração.
Em nossos dados, imagens e documentos são listados como formatos de entrada: o modelo analisa diagramas, capturas de tela, gráficos e arquivos de texto. Não há menção a áudio ou vídeo, portanto não podemos prometer o processamento deles — verifique com sua tarefa na interface do BotHub.
Não publicamos dados sobre os idiomas deste modelo, portanto não fazemos promessas exatas — a maneira mais rápida é testar com suas próprias solicitações. O BotHub, por sua vez, está totalmente em russo: acesso da Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, pagamento com cartões russos.