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Fireworks AI 分析

发布日期：2025-04-17 17:49:55 浏览次数： 1791

作者：Renee 创业随笔

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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。

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。

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。

比如，他们最新的关于 RAG 的一个方案：

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：

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×