



当您构建 AI 应用时,是否曾被这些问题困扰过——推理速度总是慢半拍,成本像无底洞一样往上飙,想用的开源模型要么不支持要么部署麻烦,安全合规更是让人提心吊胆?如果是,您并不孤单。全球数以万计的 AI 开发者正在经历同样的困境,而 Fireworks AI 正是为解决这些问题而生的。
Fireworks AI 是全球分布的高性能生成式 AI 推理云平台,定位为 AI 开发者的下一代基础设施。不同于传统的推理服务,Fireworks 由一支深耕深度学习工程多年的团队打造——创始成员来自 Meta PyTorch 团队、Google Vertex AI 和 Meta 广告基础设施,拥有业界最深厚的底层系统优化经验。
为什么选择 Fireworks? 核心在于三个「业界领先」:业界领先的推理性能(吞吐量比开源引擎高 250%,速度快 50%)、业界最开放的模型库(100+ 主流开源模型支持)、以及业界最全面的企业级安全认证。这些能力让 Fireworks 成为从初创公司到 Fortune 500 企业的共同选择。
来看看真实数据:Notion 通过 Fireworks 微调模型,将 AI 功能延迟从 2 秒降低到 350 毫秒,性能提升 4 倍的同时还能支持超过 1 亿用户的规模化部署。类似的成功故事正在 Uber、Samsung、Notion、Cursor、GitLab 等知名企业中上演。
您可以用它来快速实验和评估最新的开源模型。Fireworks 提供预优化的高性能模型部署,只需一行代码就能调用 Llama 3/4、Gemma 3、Qwen3、DeepSeek R1、DeepSeek V3、GLM-4/5、Kimi K2/K2.5 等主流模型。无论是概念验证还是生产部署,都能大幅缩短您的启动时间。
您可以用它来快速构建原型或服务生产流量。Fireworks 的无服务器推理采用按 token 计费模式,没有冷启动问题,平台自动处理扩缩容。新用户注册即送 $1 免费信用,无需任何配置即可开始。非常适合初创公司快速迭代和中小规模生产工作负载。
您可以用它来构建垂直领域的定制化 AI 解决方案。Fireworks 支持三种高级微调技术:监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和强化学习微调(RFT)。更棒的是,微调后的模型服务价格与基础模型完全相同,不会产生额外的推理成本。
您可以用它来运行大规模生产工作负载。On-Demand 模式提供专用 GPU 资源,按小时计费,没有启动费用。A100 80GB 每小时 $2.90,H100 80GB 每小时 $4.00,H200 141GB 每小时 $6.00,B200 180GB 每小时 $9.00。适合对延迟敏感的关键业务场景。
您可以用它来实现毫秒级响应的实时应用。Fireworks 自研推理引擎采用推测解码、量化感知调优、动态批处理等核心技术,性能比开源推理引擎提升显著。Notion 将延迟降低 4 倍,Cursor 实现闪电般的代码编辑体验,用的都是这套引擎。
您可以用它来构建安全的企业知识管理系统。Fireworks 提供零数据保留和完整数据主权选项,支持向量数据库集成和安全访问控制。通过 SOC 2 Type 2、HIPAA、GDPR 等全面合规认证,敏感文档检索也能安心使用。
您可以用它来构建完整的生成式 AI 工作流。图像生成支持 FLUX.1 系列和 Stable Diffusion,视觉语言模型支持多模态理解,语音处理支持 Whisper v3。无论是生成海报还是构建智能客服,都能找到合适的模型。
如果您的团队是初次尝试 AI 应用,推荐从 Serverless 模式开始,利用 $1 免费信用进行原型验证。当流量增长到一定规模后,再迁移到 On-Demand 模式获取更低的单次推理成本。
假如您是开发者,您一定经历过 IDE 响应慢带来的挫败感。Cursor 正是通过 Fireworks 的推测解码技术,实现了 Fast Apply 和 Copilot++ 模型的卓越性能。实际效果令人惊叹:量化模型质量几乎无损失,但推理速度大幅提升。这意味着您写代码时,AI 补全几乎能跟上您的思维节奏。
假如您的团队需要构建智能客服系统,Cresta 的案例值得参考。通过 Fireworks 的 Multi-LoRA 技术,Cresta 实现了实时上下文感知的客服指导。更关键的是,成本相比 GPT-4 降低了 100 倍。这意味着您可以用更低的预算获得更好的客服体验。
假如您在构建多步骤的 AI 智能体系统,延迟和成本是最大的挑战。Sentient 在 15 个智能体工作流中实现了 低于 2 秒 的端到端延迟,GPU 吞吐量提升 50%,而且几乎没有基础设施管理的麻烦。这意味着复杂的多智能体协作现在可以真正用于生产环境。
假如您的产品需要语义搜索能力,Quora 的迁移经验值得借鉴。他们将闭源模型替换为开源模型后,通过 Fireworks 优化,响应时间提升了 3 倍。这不仅改善了用户体验,还显著提升了内容分发的效率。
假如您需要图像生成或视觉语言理解能力,Fireworks 支持 FLUX.1 和 Stable Diffusion 系列模型,可以实现实时图像生成。无论是电商平台的商品图生成,还是内容平台的配图需求,都能快速落地。
假如您的企业需要构建内部知识库,敏感文档的检索安全和合规是首要考量。Fireworks 的企业级 RAG 提供完整的数据主权保障和零数据保留承诺,通过 HIPAA、SOC 2 等认证,金融机构和医疗机构都在使用。
如果您的团队需要构建代码助手,推荐参考 Cursor 的推测解码方案;如果您关注成本优化,Cresta 的 Multi-LoRA 方案值得学习;如果您需要低延迟的智能体系统,Sentient 的架构是很好的参照。
Fireworks 提供清晰透明的分层定价,无论您是个人开发者还是大型企业,都能找到合适的方案。
按实际使用的 token 数计费,适合流量波动大或初期探索阶段。
文本模型(每百万 tokens):
| 模型类别 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| < 4B 参数 | $0.10 | $0.10 |
| 4B - 16B 参数 | $0.20 | $0.20 |
| > 16B 参数 | $0.90 | $0.90 |
| MoE 0B - 56B(如 Mixtral 8x7B) | $0.50 | $0.50 |
| MoE 56B - 176B(如 DBRX) | $1.20 | $1.20 |
| DeepSeek V3 | $0.56 | $1.68 |
| GLM-4.7 | $0.60 | $2.20 |
| GLM-5 | $1.00 | $3.20 |
| Kimi K2 / K2 Thinking | $0.60 | $2.50 |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
图像生成:
| 模型 | 价格 |
|---|---|
| Stable Diffusion 系列 | $0.00013/步 |
| FLUX.1 [dev] | $0.0005/步 |
| FLUX.1 [schnell] | $0.00035/步 |
| FLUX.1 Kontext Pro | $0.04/图 |
| FLUX.1 Kontext Max | $0.08/图 |
语音转文本(STT):
| 模型 | 价格 |
|---|---|
| Whisper-v3-large | $0.0015/分钟 |
| Whisper-v3-large-turbo | $0.0009/分钟 |
Embeddings:
| 模型规模 | 价格 |
|---|---|
| ≤150M 参数 | $0.008/百万 tokens |
| 150M - 350M 参数 | $0.016/百万 tokens |
| Qwen3 8B | $0.10/百万 tokens |
按训练消耗的 tokens 计费,微调后模型服务价格与基础模型相同。
| 模型规模 | SFT 价格 | DPO 价格 |
|---|---|---|
| ≤ 16B 参数 | $0.50/百万 tokens | $1.00/百万 tokens |
| 16B - 80B | $3.00/百万 tokens | $6.00/百万 tokens |
| 80B - 300B | $6.00/百万 tokens | $12.00/百万 tokens |
| > 300B | $10.00/百万 tokens | $20.00/百万 tokens |
专用 GPU 资源,按小时计费,适合大规模生产工作负载。
| GPU 类型 | 价格/小时 |
|---|---|
| A100 80GB | $2.90 |
| H100 80GB | $4.00 |
| H200 141GB | $6.00 |
| B200 180GB | $9.00 |
初创公司建议从 Serverless 模式开始,利用免费额度进行产品验证。当 API 调用量稳定后,可以根据延迟要求选择 On-Demand 模式获取更低的单次推理成本。批量处理任务尽量使用批量推理 API,可节省 50% 费用。
Fireworks 的底层架构部署在遍布全球的数据中心,运行在最新的 GPU 硬件上——从 A100 到 H100,从 H200 到 B200。这种「最新硬件 + 全球分布」的组合,确保无论您的用户在哪里,都能获得低延迟的推理体验。
Fireworks 不依赖开源推理框架,而是从零构建了专为生成式 AI 设计的高性能推理引擎。这个引擎整合了多项技术创新:
根据公开的基准测试,Fireworks 推理引擎相比开源方案(vLLM、TensorRT-LLM 等)有显著优势:
Notion 将延迟从 2 秒降低到 350 毫秒,Vercel 的代码修复模型提速 40 倍,这些都是真实的生产环境数据。
Fireworks 与主流开源模型社区保持紧密合作,确保最新发布的模型在发布当天就能在平台上使用。无论是 Llama 4、Gemma 3 还是 Qwen3,您永远是第一批能用上最新技术的团队。
Fireworks 提供三种微调方式,满足不同层次的定制需求:
Fireworks 的核心差异在于团队背景和技术深度。创始团队来自 Meta PyTorch 团队和 Google Vertex AI,在深度学习系统方面有业界最深厚的积累。这带来了三个关键优势:Day 0 支持最新开源模型(发布当天就能用)、业界领先的推理性能(吞吐量高 250%,速度快 50%)、以及最开放的模型库选择(100+ 主流开源模型)。
绝对不会。Fireworks 明确承诺不使用客户内容训练模型。平台提供两种数据安全模式:零数据保留(数据仅在请求处理期间使用,处理完成后立即删除)和完整数据主权(数据完全存储在客户指定的位置)。您也可以选择自带云或使用 Fireworks 云,完全掌控数据流向。
Fireworks 拥有业界最全面的安全合规认证组合:SOC 2 Type 2、HIPAA(医疗保健合规)、GDPR(欧盟数据保护)、ISO 27001:2022、ISO 27701、以及 ISO/IEC 42001:2023(AI 管理系统)。这使得 Fireworks 能够满足金融、医疗、企业等各行业的合规要求。
非常简单。访问 fireworks.ai 注册账号,新用户立即获得 $1 免费信用,可以用于测试所有 Serverless 模型。平台支持两种模式:Serverless(无需配置,按 token 计费,适合原型和中小规模生产)和 On-Demand(专用 GPU,按小时计费,适合大规模生产)。查看文档了解快速入门指南。
Fireworks 支持 100+ 主流开源模型,包括:Llama 3/4、Gemma 3、Qwen3、DeepSeek V3/R1、GLM-4/5、Kimi K2/K2.5、Mistral、Mixtral、Stable Diffusion、FLUX.1 系列、Whisper v3 等。平台会持续跟进最新发布,确保您始终能使用最新的开源模型。
微调训练本身按消耗的 tokens 计费(详见定价表格)。关键是:微调完成后的模型服务价格与基础模型完全相同,不会产生额外的推理成本。这意味着您可以用基础模型的价格运行完全定制化的微调模型。
有的。批量推理(Batch Inference)按 Serverless 无服务器推理定价的 50% 收费,非常适合离线大批量数据处理、定时任务等场景。