Fireworks AI 分析

罗同学让我帮忙看看 fireworks.ai,之前没关注过这个产品,今天看看。

Fireworks AI 分析

他们应该是做 RAG 起家,卖点是比别人快。专注于为生成人工智能 (AI) 模型提供高性能、经济高效的推理解决方案;包括与 Groq 等既定基准和利用 vLLM 库的平台相比,推理速度要快得多,特别是对于检索增强生成 (RAG) 和使用 Stable Diffusion XL 等模型生成图像等任务。

Fireworks AI 分析

除了速度之外,Fireworks.ai 还强调与 OpenAI 的 GPT-4 等替代方案相比,对于某些任务而言可节省大量成本,并且吞吐量效率高。

Fireworks.ai 的一个关键战略优势在于其专注于实现“复合人工智能系统”。这个概念涉及编排多个模型(可能跨不同模式)以及外部数据源和 API 来处理复杂的任务。“FireFunction”模型是该策略的核心,专为高效且经济高效的函数调用而设计,以促进 RAG 系统、代理和特定领域 copilot 等复杂应用程序的创建。

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比如,他们最新的关于 RAG 的一个方案:

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帮助企业从非结构化数据——从财报电话会议、财务报表,到法律文件和内部 PDF——在速度与规模上高效提取洞见。企业可以基于 Fireworks AI + MongoDB Atlas,从零搭建了一套企业级可落地系统:

  • 实时语义搜索:支持 PDF、DOCX、音频等多种格式
  • Whisper V3 Turbo:音频转录速度提升 20 倍
  • Fireworks AI + MongoDB Atlas:低延迟、高吞吐、成本高效的推理能力
  • 透明度与可追溯性:内置置信度评分与链路追踪
  • 可扩展架构:后续 roadmap 将引入 multi-Agent orchestration、table parsing 及跨公司基准测试




和其他家的对比:

Fireworks AI 分析
竞争对手
对比维度
Fireworks.ai 声称
Groq
RAG 速度
Fireworks 模型比 Groq 快 9×
vLLM
模型服务速度
FireAttention 比 vLLM 快 4×
vLLM
服务吞吐量
FireAttention 吞吐量比 vLLM 高 15×
vLLM
自定义模型成本/延迟
在 H100 上成本/延迟降低 50%+
OpenAI (GPT‑4)
聊天成本
使用 Llama3 on Fireworks 比 GPT‑4 降低 40× 成本
OpenAI (GPT‑4o)
函数调用能力
Firefunction‑v2 达到同等功能,速度提升 2.5×,成本降低 10%
OpenAI (Whisper)
音频转录速度
比 Whisper 快 20×
其他提供商 (SDXL)
图像生成速度
平均快 6×
其他提供商
微调成本
成本效率提升 2×

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