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探索Fireworks AI的超速性能和成本效益，了解其在AI推理解决方案中的创新优势。
核心内容：
1. Fireworks AI的高性能推理解决方案与RAG技术
2. Fireworks AI与行业基准的性能和成本对比
3. FireFunction模型及其在复合人工智能系统中的应用实例
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
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
- 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：
| | |
|---|
| Groq | | |
| vLLM | | FireAttention 比 vLLM 快 4× |
| vLLM | | FireAttention 吞吐量比 vLLM 高 15× |
| vLLM | | |
| OpenAI (GPT‑4) | | 使用 Llama3 on Fireworks 比 GPT‑4 降低 40× 成本 |
| OpenAI (GPT‑4o) | | Firefunction‑v2 达到同等功能，速度提升 2.5×，成本降低 10% |
| OpenAI (Whisper) | | |
| 其他提供商 (SDXL) | | |
| 其他提供商 | | |
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