# fal und Fireworks stellen EAGLE-4 und Prompt-Benchmark vor

> Das gemeinsame Paper präsentiert EAGLE-4 für spekulatives Decoding und einen Datensatz mit 400 Einträgen, um die Prompt-Erweiterung bei der Bild- und Videogenerierung zu testen.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/de/fal-and-fireworks-release-eagle-4-analysis-and-prompt-enhancement-benchmark

fal AI und Fireworks haben eine technische Analyse ihres neuen Systems EAGLE-4 für spekulatives Decoding veröffentlicht. Außerdem stellen sie den Prompt Enhancement SpecBench vor, einen öffentlichen Benchmark mit 400 Prompts für Text-zu-Bild-, Bild-zu-Bild-, Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Aufgaben. In Tests mit NVIDIA-B300-GPUs erreichte der EAGLE-4 Harness im Fireworks-Benchmark bei einer Batch-Größe von 1 eine Geschwindigkeit von 660.6 Tokens pro Sekunde – 1.63× so viel wie die nächstbeste Methode. Die baumbasierte Verifizierung erhöhte bei kreativen Prompts zudem die Akzeptanzlänge um bis zu 26 %. Ziel ist es, die Latenz bei der Prompt-Erweiterung zu senken, die inzwischen den größten Teil der Gesamtlaufzeit schneller Bild- und Videomodelle ausmacht.

## Die Fakten

- Der EAGLE-4 Harness erreicht im Fireworks Bench bei einer Batch-Größe von 1 660.6 Tokens pro Sekunde und ist damit 1.63× schneller als die beste Alternative.
- Der Prompt Enhancement SpecBench umfasst 400 Beispiele aus 18 Datensätzen, aufgeteilt in vier Kategorien mit jeweils 100 Beispielen.

## Warum es wichtig ist

Eine schnellere Prompt-Erweiterung hilft Entwicklern, interaktive Reaktionszeiten zu gewährleisten, während Bild- und Videogeneratoren nahezu in Echtzeit arbeiten.

## Quellen und Referenzen

1. [EAGLE-4 Technical Deepdive](https://blog.fal.ai/eagle-4-technical-deepdive/) – fal AI, 2026-10-20

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-21