Fireworks

推荐理由：LangChain 和 Fireworks 要办个线下工作坊，教你用 LangSmith 训练自己的评估模型，解决智能体优化问题。

推荐理由：想亲手训练个模型？9月2日纽约有Fireworks和微软办的动手工作坊，带上笔记本去，结束就能带走能放上Azure的定制模型。

推荐理由：阿里把2.4T参数的MoE模型Qwen3.8-Max放到了Fireworks上，今天就能用，专门干智能体和写代码的活儿。

推荐理由：微软和Fireworks出了个实战指南，教你用Azure Foundry跑开源模型，从原型到生产该注意啥都讲清楚了，做AI产品的不妨看看。

推荐理由：想搞懂LangSmith评估的可以冲，8月25日现场有Fireworks工程师带练，还能白嫖屋顶酒会。

推荐理由：Voyage AI的embedding和rerank模型现在Fireworks直接能跑，还能和你的开源模型放一起，检索全流程一个平台搞定。

推荐理由：Fireworks出了Training Skill，装一行让Claude Code帮你跑微调，选方法、验数据、估成本都包了。

推荐理由：Fireworks CEO称其日处理40万亿token，超OpenAI和Gemini，聊行业拐点。

推荐理由：DeepSeek V4 Flash 0731在Fireworks微调，支持SFT/DPO/RL，成本低

推荐理由：Fireworks当天上线了DeepSeek最新模型，智能体评测全面超过V4 Pro，价格还更便宜，适合跑高并发任务。

推荐理由：Fireworks 用不到 10 美元教会你微调 Qwen3-Embedding-8B，三个实验最高 nDCG 涨 36%，做 RAG 的值得看。

推荐理由：Fireworks 和 NVIDIA 一起搞了个安全联盟，专门盯着开源模型的安全问题，挺实在的。

推荐理由：Fireworks 搞了个 3 万亿参数的 K3，开源直接能跑，比很多闭源还强，想玩超大模型的去看看。

推荐理由：Fireworks现在可以微调Kimi K3了，3万亿参数的开源模型，支持多种训练方式，适合定制产品。

推荐理由：想用自己的数据微调模型还不想把数据交给别人？Fireworks 上的 Kimi K3 能做到，权重归你，数据不留。

推荐理由：Kimi 的 K3 模型现在可以直接在 Cursor 里用了，编程体验接近前沿，而且支持零数据保留，适合敏感场景。

推荐理由：Notion 用户现在可以直接用上 Kimi K3 了，托管方是 Fireworks，省去自己部署的麻烦。

推荐理由：Kimi K3在Fireworks上刚上线，3万亿参数、1M上下文、原生视觉，性能不输Opus但便宜好几倍，做高性价比推理就选它。

推荐理由：Fireworks 上线 Kimi K3，3万亿参数开放模型，1M上下文还带视觉和推理，能微调，赶紧试试。

推荐理由：Fireworks 上了首个3万亿参数的开放模型 Kimi K3，百万上下文加视觉，推理不输闭源，还零数据保留，上手试试。

推荐理由：Fireworks 上了 Kimi K3，直接用 API 调，快试试。

推荐理由：Doximity Ask在独立测试中把GPT-5.6和Claude Fable 5都干翻了，说明医学领域专用模型才是王道。

推荐理由：听听 Fireworks、Cognee、Wordware 怎么用低成本方法让智能体更靠谱，还有记忆和协作的实战方案。

推荐理由：想学怎么用Fireworks微调视觉模型处理收据数据？这个免费直播手把手教你，还能了解最新工具。

推荐理由：Fireworks和Gumloop联手，用开源模型替代闭源API，成本直接砍掉80%，想省钱的AI团队赶紧看看。

推荐理由：这位工程师给算了一笔账：微调7B模型只要几十英镑，而且托管推理按量付费，建议老板们别再犹豫了。

推荐理由：GLM 5.2 编码和智能体表现接近闭源，用 Fireworks 跑划算，适合不想花大钱又要高水平的开发者。

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推荐理由：想用最强开源编码模型但通用版不顺手？Fireworks 让你微调 GLM 5.2，SFT/DPO/RL 全包，训练完直接上线，不用折腾。