7月15日
01:36
01:36Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Fireworks AI举办免费月度DevRel网络研讨会,主题为微调开放视觉模型从杂乱收据图片中提取结构化JSON。活动将于本周四上午10点(太平洋时间)开始,全程在Fireworks平台上管理。研讨会包括近期发布介绍和微调入门指导。
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。
7月14日
23:42
23:42Fireworks AI@FireworksAI_HQ
精选76°
LangChain 与 NVIDIA 合作推出 Deep Agents,基于 Nemotron 3 Ultra 开放模型。该智能体成本仅为封闭模型的十分之一。用户可在 Fireworks 上运行,并进行后训练定制化。最终得到专属的专用智能体。
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推荐理由: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
04:03
04:03Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Gumloop选择在Fireworks平台上部署开源开放权重模型进行生产。与OpenAI等封闭实验室API相比,成本下降80%。Fireworks的开放权重模型方案让Gumloop的API账单大幅缩减。双方合作旨在推动开源模型规模化应用。
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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。
7月2日
6月27日
12:25
12:25Fireworks AI@FireworksAI_HQ
FactoryAI 将模型管理平台标准化为 Fireworks,实现部署扩展。此举带来开放模型增长 2-3 倍,每美元工作量提升 5-15 倍,并能第一时间获取新开放权重模型。团队负责人 Leo Tchourakov 在视频中详解了具体实现。
推荐理由:想提升AI模型部署效率?看看FactoryAI怎么用Fireworks实现5-15倍成本效益,还能第一时间用上新模型。
6月26日
08:55
08:55Fireworks AI@FireworksAI_HQ
精选
Fireworks 宣布对 NVIDIA Nemotron 3 的强化学习微调功能上线,首批支持 Nemotron 3 Super 的 LoRA 微调。训练采用 GRPO 算法,可在一处平台完成训练和部署。计费方式改为按 GPU 小时而非按 token,解决了长多轮对话成本不可控的问题。
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推荐理由: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17日
09:34
09:34Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Kimi 2.7 现已完全在 Fireworks 上可训练,支持 SFT、DPO、RL 等训练方式。用户可以使用自己的数据微调模型,构建比前沿模型成本更低的护城河。Fireworks 提供托管点击或原始 API,支持大上下文和巨大 LoRA 秩。

推荐理由:Fireworks 让你拿 Kimi 2.7 自己训练,便宜还能干翻前沿模型,想定制模型的赶紧试试。
09:34
09:34Fireworks AI@FireworksAI_HQ
精选71°
GLM 5.2 已在 Fireworks 平台零日上线。该模型拥有 1M token 上下文窗口,定位为编码优先的前沿模型。其性能在 SWE-bench、Terminal-Bench、GPQA 和 AIME 等基准上得到独立验证。Fireworks 在智谱开源模型权重后立即在其基础设施上提供服务。
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推荐理由: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
02:05
6月13日
6月7日
04:18
6月5日
6月3日
08:37
08:37Fireworks AI@FireworksAI_HQ
微软 MAI 模型即将在 Fireworks 平台上架,提供可控的智能和可追溯的端到端数据链。企业用户可针对自身任务对 MAI 推理模型进行微调,使用自己的数据构建定制化模型。这标志着微软将企业级 AI 能力进一步开放给开发者,Fireworks 作为高性能推理平台,将加速 MAI 模型的落地应用。

推荐理由: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
5月21日
16:11
16:11Fireworks AI@FireworksAI_HQ
76°
Cursor 团队没有通过提示工程优化 Composer 2.5,而是直接训练了模型。他们与 Fireworks 合作,在 Fireworks 上运行大规模强化学习(RL)滚动,同时进行生产推理。Fireworks 强调,到 2027 年,训练自己的模型是维持竞争护城河的唯一方式。这一做法展示了从提示工程到模型训练的转变趋势。
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推荐理由: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。