先了解这件事
2026年9月14日,Fireworks AI 发布并评测 DeepSeek-V4.1-Flash。据其公布结果,该模型在 DeepSWE 上 pass@1 为 74.34%,与 GPT-6-Astra 的 74.12% 处于同一水平;单任务成本 0.43 美元,约为 Astra 的 1/15。该模型为 552B 参数 MoE,采用输入 8B、输出 16B 的分离激活预算,KV Cache 的 HBM 占用降至上一代 V4 的 1/4。在 HLE 上它得分 34.52%,低于 Astra 的 50.40%,Fireworks 认为它更适合智能体编码而非高难推理。9月28日,Fireworks AI 发布首个缓存感知路由器 FireRouter with Opus,已在 CLI 上线并首次作为独立路由模型提供,可在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按任务适配度、提示词缓存成本和切换代价选择模型;其一个多月内部 A/B 测试显示,编码任务每次会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元,降幅 57%(±19 个百分点),准确率为纯 O
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Fireworks AI 推出 FireRouter with Opus 路由模型事件进展
2 个已确认进展
- 来源：Fireworks AI
- 来源：Fireworks AI
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
9月28日
Fireworks AI一手
Fireworks AI 推出 FireRouter with Opus 路由模型
Fireworks AI 发布 FireRouter with Opus，这是首个缓存感知路由器，已在 CLI 上线，并首次作为独立路由模型提供，任何 Fireworks 账号都可将其作为 serverless 端点调用。该路由器在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按任务适配度、提示词缓存成本和切换代价选择模型。内部一个多月的 A/B 测试显示，编码任务每次会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元，降幅 57%（±19 个百分点），准确率为纯 Opus 的 98.1%，缓存命中率 94.2%，纯 Opus 为 97.8%。
A6 a6-052 · Fireworks AI一手精选
Fireworks AI 推出 FireRouter with Opus 路由模型
Fireworks AI 发布 FireRouter with Opus，这是其首个缓存感知路由器，已在 CLI 上线并首次以独立路由模型形式提供，任何 Fireworks 账号都可将其作为 serverless endpoint 调用。该路由器在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按任务适配度、模型成本与缓存命中损失进行路由。经过一个多月内部 A/B 测试，编码任务准确率为单独使用 Opus 的 98.1%，每次会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元，降幅 57%（±19 ppts），缓存命中率为 94.2%，单独使用 Opus 时为 97.8%。
9月21日
A6 a6-052 · Fireworks AI一手
Fireworks 研究：多模型路由在 DeepSWE 编码任务上达 97.6% 通过率
Fireworks 基于 DeepSWE v1.1 的 113 个智能体编码任务、18 个模型各四次 rollout 分析发现，单一最佳模型 GPT-6 Astra 通过率 74.1%、每任务成本 6.52 美元，而事后为每个任务挑选最优模型可达 97.6%、每任务 1.88 美元。仅限开源权重模型（DeepSeek V4 Flash 和 Pro、GLM-5.3 和 GLM-5.3 Flash、Kimi K3、Qwen3.8 Max）时仍达 90.3%、每任务 1.45 美元。Fireworks 称其 FireRouter 在四周 2334 个生产编码会话中把成本从单用 Opus 5 的 15.81 美元降至 7.42 美元，降幅 53%。
9月14日
Fireworks AI一手
Fireworks 上线 DeepSeek-V4.1-Flash：DeepSWE 达 Astra 水平，成本仅 1/15
Fireworks 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，在 DeepSWE 上 pass@1 为 74.34%，与 GPT-6-Astra 的 74.12% 处于同一水平，单任务成本 0.43 美元，约为 Astra 的 1/15。该模型为 552B 参数 MoE，采用输入 8B、输出 16B 的分离激活预算，KV Cache 的 HBM 占用降至上一代 V4 的 1/4。在 HLE 上它得分 34.52%，低于 Astra 的 50.40%，作者认为它更适合智能体编码而非高难推理。
A6 a6-052 · Fireworks AI一手精选
Fireworks 实测 DeepSeek-V4.1-Flash：DeepSWE 编码精度对标 GPT-6 Astra，单任务成本仅 1/15
Fireworks 对 DeepSeek-V4.1-Flash 做了完整基准测试，在 DeepSWE 上达到 GPT-6 Astra 级别的编码精度，单任务成本 0.43 美元，比 Gemini 3.8 Flash 低 5.5 倍、比 GPT-6 Astra 低 15 倍、比 Claude Opus 5 低 28 倍。该模型为 552B 参数 MoE，采用编码器-解码器分离架构，输入 8B、输出 16B 激活参数，KV Cache 相比 DeepSeek V4 仅占 1/4 HBM 和 1/8 SSD 存储，本次运行 99.6% 输入 token 命中缓存。在 HLE 上它单独运行得 34.52%，落后于 Astra 的 50.40%，但与 Astra 组成 oracle router 后达到 54.80%，高于 Astra 单独运行。