Cómo Zeta Global utiliza Fireworks AI
Zeta aplicó fine-tuning a modelos NVIDIA Nemotron de pesos abiertos en Fireworks para dirigir las solicitudes a las herramientas adecuadas y resumir informes para Athena, el asistente de IA de su plataforma AthenaOS. Los modelos se entrenan con fine-tuning supervisado gestionado y se sirven en implementaciones dedicadas.
Ver la prueba capturadaEl uso: cómo Zeta Global implementa Fireworks AI
Zeta fine-tuned open-weight NVIDIA Nemotron models on Fireworks to route requests to the right tools and to summarize reports for Athena, the AI assistant in its AthenaOS platform. The models are trained with managed supervised fine-tuning and served on dedicated deployments.
Otros resultados publicados
Cifras publicadas en el caso de estudio de Fireworks AI. usedby no las mide de forma independiente.
Zeta’s fine-tuned routing model outscored the strongest closed model on tool selection (94.7% against 89.3%) and responds six times faster.
In production, end-to-end answer correctness rose 12.3%.
Fine-tuning on Fireworks lifted routing accuracy by up to 47 points.
Routing also costs 47% to 72% less per request than the strongest closed model, so Zeta can expand the usage across AthenaOS without inference spending rising in step.
En palabras del cliente
Los modelos de frontera son excelentes y los seguimos usando donde importan sus capacidades más amplias. Pero para una tarea de dominio repetible y de gran volumen, un modelo más pequeño ajustado mediante fine-tuning puede ofrecer una calidad comparable o mejor a un menor coste por solicitud. Además, puede usar un prompt más corto y responder más rápido, lo cual importa en un producto interactivo.Traducción automática del inglésVer el original
Frontier models are excellent, and we still use them where their broader capabilities matter. But for a high-volume, repeatable domain task, a fine-tuned smaller model can deliver comparable or better quality at a lower cost per request. It can also use a shorter prompt and respond faster, which matters in an interactive product.Clientes de Fireworks AI en MarTech
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Basado en el caso de éxito publicado por Fireworks AI. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.
fireworks.ai- Fuente publicada
- 3 nov 2026
- Última verificación
- 6 nov 2026
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Report summaries stay as well grounded in customer data as the leading closed model’s, at 94% lower cost per request.