AIの追加学習サービスを展開するFireworks AIは、Kimi K3をベースとした新しいAIモデル「Ember-1」を発表しました。このモデルは、最先端のAIモデルが思考（Reasoning）プロセスにおいて長大なトークンを消費し、実行コストが増大するという課題の解決を目的としています。
Fireworks AI、Kimi K3ベースで思考トークンを削減する「Ember-1」を発表
中国製のオープンモデルであるKimi K3は、一部のテストでGPT-5.6 SolやClaude Fable 5を上回る性能を示していますが、最終的な出力を生成する前の思考段階でトークンを多く消費し、タスクあたり平均で1時間近くかかるなど、コストと時間の面で課題がありました。Fireworks AIによると、こうした高性能モデルでは出力トークンの約90%が思考に割かれるといいます。
Ember-1は、Kimi K3に追加学習を施すことで、問題遂行のためのフィードバックなど、有用な部分は保持しつつ無駄な思考部分を省けるよう設計されています。医療タスクのベンチマーク「Bedside Bench」での測定では、Ember-1はKimi K3と同等のスコアを維持しながら、より低いコストを達成しています。
また、Fireworks AIが実施したA/Bテストでは、Ember-1がKimi K3と同等の性能を保ちつつ、タスクあたりの出力トークン数を約35%削減できることが示されました。Ember-1のAPI料金は、100万トークンあたり入力が3ドル、キャッシュ済み入力が0.3ドル、出力が15ドルです。
出典
- 最先端AIモデルの「思考しすぎてコスト増加」を解決するべくKimi K3ベースで開発されたAIモデル「Ember-1」が登場 （GIGAZINE、2026-09-28）
- Fireworks AI