#Fireworks
Fulcrum 用 Fireworks API 和 Kimi K3 训练 Echo，成本仅 4500 美元，还分享了角色训练技巧。
Fireworks 拿 Kimi K3 改了个 Ember-1，推理 token 少用 40% 还不掉分，省钱党可以看看。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了后训练，产出 Ember-1，跑编程任务时推理 token 少了 71%，性能不变，省钱明显。
Fireworks 在 Kimi K3 上做了个减法：推理 token 少用 40% 但质量不掉，跑推理烧钱的朋友可以看看。
Fireworks 出了个 ARCv3 压缩器，能把 BF16 权重更新压小近一半，自己搭 trainer 跑 RL 的团队可以省不少跨区传输成本。
想了解生产级AI代理背后技术栈的朋友，可以关注这场由e2b、Fireworks和Braintrust联合举办的技术分享会，他们会在9月30日分享关于代码沙箱、模型服务速度和性能优化的经验。
朋友，Deepseek 新出的 552B 大模型现在在 Fireworks 上能用，做编程和网络安全很厉害，比 GPT 5.6 Sol 便宜很多。
朋友，Deepseek 新出的 552B 大模型现在在 Fireworks 上能用，编程和网络安全方面比 Opus 5 强，还便宜很多。
Figma用Fireworks Training API加速设计功能开发，减少基础设施调试时间，专注研究创新。
DeepSeek-V4-Pro刚在Fireworks上线，跑智能体和编码任务比Opus 4.8强，成本效率还高6倍，可以试试。
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。
想做智能体又怕模型太贵太慢？Nemotron 3.5 Lightning只有3B活跃参数，在Fireworks上直接就能调。
Fireworks 上线了 Qwen3.8-2.4T-A95B，2.4T 参数 MoE，主打智能体和写代码，有 Day-0 支持，直接就能用。
Meta 新开源了个 30B 模型，专为智能体连续调用工具设计的，还能从报错里恢复，128K 上下文，想玩智能体的可以试试。
NVIDIA 新出的 30B MoE 模型，3B 激活参数跑得快，专为智能体场景优化，Fireworks 上直接能用。
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。
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。