花一杯咖啡钱微调嵌入模型：Qwen3-Embedding-8B 域适配
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。
#Fireworks
共 80 条 · 7 天 1 条 · 30 天 16 条
8月1日
7月31日
Fireworks 加入 NVIDIA 和 Open Secure AI Alliance 推动开源模型安全
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。
7月29日
DeepSeek V4 Flash在Fireworks上线微调功能，支持偏好优化和RL训练
Fireworks给DeepSeek V4 Flash加了全套微调，监督、偏好、RL都能用，专为编码场景设计，快去试试。
Trilogy AI用Kimi K3在Fireworks上构建自动化网络防御
Fireworks和Trilogy AI用Kimi K3搞了个安全自动化方案，能自动审计仓库、扫描和PR。做安全运维的值得看看。
7月28日
Kimi K3在Fireworks上线，3万亿参数，性能媲美Opus价格低2-5倍
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。
Kimi K3 在 Fireworks 上线：3万亿参数、1M上下文、原生视觉
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。
7月22日
MiniMax M3 模型在 Fireworks 平台开放训练
想 Fine-tune MiniMax M3 的话，Fireworks 现在直接支持 LoRA 和 DPO，还能自定义 RL 训练，省事不少。
7月16日
Doximity Ask临床AI研究击败GPT-5.6和Claude Fable 5
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。
7月15日
7月14日
LangChain Deep Agents 在 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 上以10倍低成本运行
LangChain 和 NVIDIA 搞了个开放智能体，成本是封闭模型的1/10，还能自己后训练定制，挺实用的。
7月10日
7月3日
7月2日
6月27日
6月26日
Fireworks 推出 Nemotron 3 RL 微调服务，按 GPU 小时计费
Fireworks 刚上线了 Nemotron 3 的 RL 微调，按 GPU 小时计费不怕长对话烧钱，用 GRPO 训练一条龙搞定。
6月25日
Fireworks 支持微调开源编码模型 GLM 5.2（SFT/DPO/RL）
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。
6月17日
GLM 5.2 登陆 Fireworks，1M-token 上下文，编码优先模型上线
Fireworks 第一时间上线了 GLM 5.2，百万 token 上下文很能打，编程基准表现不错，做开发的可以试试。
6月16日
6月15日
6月13日
6月7日
Fireworks 训练平台扩展，支持 Nemotron 3 Ultra 后训练
Fireworks 把 Nemotron 3 Ultra 的后训练和推理放在同一基础设施上，做模型微调的团队可以直接训练并上线，省去模型迁移的麻烦，值得关注。
6月5日
行业06:46
Fireworks 入选 Redpoint InfraRed 100，AI 基础设施新星Fireworks 入选 Redpoint 的 InfraRed 100，说明其 AI 基础设施能力被顶级风投认可，做模型部署和推理优化的团队值得关注这家公司的发展动态。
6月3日
产品08:37
微软 MAI 模型即将登陆 Fireworks，支持企业微调企业 AI 团队终于有了可定制的推理模型——MAI 支持端到端数据溯源和私有微调，做企业级 AI 应用的开发者可以直接在 Fireworks 上尝试，省去自建基础设施的麻烦。
5月30日
Fireworks 推出 Serverless 2.0：无需预留 GPU，三种服务路径
做 AI 推理部署的团队终于不用为可靠性提前锁死 GPU 了——Fireworks 的三种路径按需选，Kimi K2.6 和 GLM 5.1 还能跑 100+ tok/s，值得试试。
5月21日
Cursor 团队训练 Composer 2.5，而非提示工程，Fireworks 提供 RL 支持
Cursor 用 RL 训练模型而非提示工程，给 AI 产品团队一个关键信号：2027 年后，训练自己的模型才是护城河。做 AI 应用开发的建议点开，看看他们怎么和 Fireworks 合作跑 RL 滚动。
Fireworks 测试 720 个浏览器代理任务：Kimi K2.5/GLM-5/MiniMax M2.5 重试率近乎零
做浏览器自动化或代理系统的团队，这个对比直接告诉你模型选择如何影响生产环境的成本和稳定性——Kimi/GLM/MiniMax 的低重试率值得关注。
5月16日
Fireworks 训练平台扩展：GLM 5.1 LoRA RL 上线
Fireworks 让 GLM 5.1 的强化学习训练变得简单且无上限，做模型微调或 RL 研究的团队可以直接上手，不用操心配额和积分。