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Fireworks AI
Markenhinweis
Hier dargestellte Namen, Logos und Marken Dritter sind Marken ihrer jeweiligen Inhaber. Die Verwendung dient nur der Identifikation und Kompatibilität. Sie bedeutet keine Billigung, Förderung oder Zugehörigkeit zu ActionFlows.
High-Performance-Inferenz für Open-Source-Modelle
Fireworks ist die Inferenz-Plattform, gebaut um optimiertes Serving für Open-Source-Sprachmodelle, mit dem Durchsatz und der Preisgestaltung, die Production-Workloads erfordern. Verbinde deinen Fireworks-API-Key über das ActionFlows-Dashboard und nutze Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen und Fine-Tuned-Varianten als native Steps in jedem Flow. Response-Streaming, Structured Output und Function Calling werden auf Integrationsebene abgehandelt. Für Teams, die Open-Source-Modelle in Production betreiben, in denen Speed und Unit Economics über die Produkt-Tragfähigkeit entscheiden, ist das die Inferenz-Plattform, gebaut für beides.
Speculative Decoding und Custom Kernels unter der Haube
Fireworks serviert Open-Source-Modelle mit Speculative Decoding, FP8-Quantization, Custom CUDA Kernels und Continuous Batching, deutlich schneller als Vanilla-HuggingFace-Inferenz. Llama 4 läuft bei mehreren Hundert Tokens pro Sekunde mit konsistenter Low-Latency-p95-Performance. Für Teams, die Reasoning-Workflows shippen, in denen Gesamt-Latenz über Calls kumuliert, ist das die Inferenz-Schicht, in der die Optimierungen in die Plattform eingebacken sind statt etwas zu sein, das du selbst baust.
Fine-Tuning als First-Class-Capability
- LoRA-Fine-Tuning auf deinen Daten mit managed Training-Infrastruktur
- Multi-LoRA-Serving, das Hunderte Customer-Fine-Tunes auf geteilter GPU-Kapazität hostet
- Full Fine-Tuning für Production-Workloads, die tiefere Customization brauchen
- Direct Preference Optimization (DPO) für Alignment ohne RLHF-Komplexität
- Serverless-Serving von Fine-Tuned-Modellen mit derselben API wie Base-Modelle
Open-Source-Breite mit Day-One-Modell-Verfügbarkeit
Fireworks shippt schnell Support für neue Open-Source-Modelle: Llama-4-Varianten, Qwen-3-Serie, DeepSeek-Familie, Mistral und Mixtral, Spezialmodelle aus Research Labs, typischerweise innerhalb von Tagen nach Release statt Wochen. Image-Generation (FLUX, SDXL) und Embeddings leben unter derselben API. Für Teams, deren Produkte vom Zugriff auf die neueste Open-Weight-Variante in der Woche ihres Releases abhängen, ist das die Inferenz-Plattform, die nicht hinterherhinkt.
Warum Fireworks
Für Teams, die Open-Source-Modelle in Production betreiben, ist die strukturelle Wahl zwischen Self-Hosting (hohe Engineering-Tax) und Managed Inference (variable Qualität). Fireworks landet am Punkt, an dem die Optimierungen real sind, die Preisgestaltung wettbewerbsfähig ist und Fine-Tuning eine First-Class-Capability ist statt eines nachträglichen Gedankens. Fast Inference plus breiter Open-Source-Katalog plus Fine-Tuning-Support macht das zur richtigen Plattform für Teams, die Open Models als ernsthafte Production-Strategie behandeln.
Open-Source. Optimiert. Fine-Tunable.
Llama 4 Family
Metas Flagship-Open-Weight-Reasoning mit Speculative Decoding und Custom-Kernel-Optimierung. Production-Grade-Durchsatz.
DeepSeek & Qwen
Reasoning-spezialisierte und multilinguale Open Models mit Day-One-Verfügbarkeit. Stark in Math, Code und Chain-of-Thought.
Fine-tuning Stack
LoRA, Multi-LoRA, Full Fine-Tuning und DPO auf managed Infrastruktur. Serverless-Serving von Fine-Tunes mit Base-Model-API.
Image & Embeddings
FLUX- und SDXL-Image-Generation. Embedding-Modelle für Vector Search und RAG. Multimodaler Katalog unter Unified API.
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