Fireworks: Ember-1

Fireworks: Ember-1 は Fireworks のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026 年 9 月 24 日にリリースされました。api14 では text カテゴリに掲載されており、Fireworks はこれを Kimi K3 をベースに Fireworks Research が構築した特化型推論モデルと説明しています。プロバイダーが示す設計目標は推論の効率性です。Ember-1 はより短い推論トレースを生成し、Fireworks はこれをすべてのトークンをより遠くへ進めるものと位置づけています。開発者にとっての実用的な意味は、単なる汎用チャットではなく推論作業を中心に位置づけられたモデルであり、推論がリクエストの制御可能な部分として公開されていることです。

Ember-1 はテキストと画像の入力を受け付け、テキストのみを返すため、画像がテキストとともに提供され、回答が言語として返されるマルチモーダルプロンプトを処理します。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンと非常に大きく、最大出力は 943,718 トークンです。100 万トークンの入力予算と大きな出力上限のこの組み合わせにより、長い文書、大規模なコードベース、または長大な文字起こしをコンテキストに保持しつつ、1 回の呼び出しで相当量の出力を生成する必要があるワークロードにこのモデルは適しています。

機能はいくつかの具体的な用途を示唆します。大規模な入力に対する長コンテキスト推論は、文書分析、複数ファイルのコードレビュー、長い情報源にわたる要約や質問応答に適しています。画像が入力として受け付けられるため、図、スクリーンショット、スキャンしたページを読み取って推論するといったテキストと画像のプロンプトもサポートされます。推論の制御と構造化出力のサポートは、エージェント形式のワークフロー、ツール呼び出し、モデルが定義された形でデータを返す必要がある抽出タスクを指し示しています。推論の労力を調整できる機能により、タスクに応じて推論の深さと応答の長さをトレードオフできます。

Ember-1 は api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "fireworks/ember-1" を使用して呼び出します。通常のリクエストフィールドに加えて、サンプリング制御のために frequency_penalty、presence_penalty、logit_bias、logprobs、top_logprobs、max_tokens、stop、temperature、top_p、top_k、repetition_penalty をサポートします。推論については、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning をサポートします。構造化およびツールベースの作業については、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice をサポートします。これらの拡張オプションを必要とせず、プレーンテキスト生成のみが必要な場合は、よりシンプルなモデルで十分かもしれませんが、長いコンテキスト、画像入力、または制御可能な推論が必要な場合には Ember-1 が適しています。