Comment Zeta Global utilise Fireworks AI
Zeta a fine-tuné des modèles open-weight NVIDIA Nemotron sur Fireworks pour orienter les requêtes vers les bons outils et résumer les rapports pour Athena, l'assistant IA de sa plateforme AthenaOS. Les modèles sont entraînés par fine-tuning supervisé géré et servis sur des déploiements dédiés.
Voir la preuve capturéeL’usage : comment Zeta Global déploie 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.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de Fireworks AI. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
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.
Le témoignage du client
Les modèles de pointe sont excellents, et nous continuons à les utiliser là où leurs capacités plus étendues comptent. Mais pour une tâche métier répétitive à fort volume, un modèle plus petit fine-tuné peut offrir une qualité comparable, voire supérieure, à un coût par requête plus faible. Il peut aussi utiliser un prompt plus court et répondre plus vite, ce qui compte dans un produit interactif.Traduction automatique de l’anglaisVoir l’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.Les clients de Fireworks AI dans le secteur MarTech
Des entreprises du même secteur, avec une preuve publique.
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Consulter la source
Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par Fireworks AI. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
fireworks.ai- Source publiée
- 3 nov. 2026
- Dernière vérification
- 6 nov. 2026
Ouvrir la capture Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Ce que nous avons comparé à la page.
- Le chiffre : 94%Vérifié
Imprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Zeta Global.
- L’extrait cité plus hautVérifié
Copié mot pour mot depuis la page, près du nom de Zeta Global.
- La date de publicationVérifié
Lue dans les métadonnées de la page, jamais devinée.
- Zeta Global utilise Fireworks AIVérifié
Ligne de niveau Confirmé.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifié
Nous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
Report summaries stay as well grounded in customer data as the leading closed model’s, at 94% lower cost per request.