# fal et Fireworks dévoilent EAGLE-4 et un benchmark d’amélioration des prompts

> Leur étude présente EAGLE-4, un système de décodage spéculatif, et un jeu de données de 400 prompts pour évaluer leur enrichissement dans la génération d’images et de vidéos.

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

fal AI et Fireworks ont publié une analyse technique approfondie de leur nouveau système de décodage spéculatif EAGLE-4. L’article présente aussi Prompt Enhancement SpecBench, un benchmark public regroupant 400 prompts pour des tâches de génération d’images à partir de texte, de transformation d’image, de génération de vidéos à partir de texte et de génération de vidéos à partir d’images. Lors de leurs tests sur des GPU NVIDIA B300, le système EAGLE-4 Harness a atteint 660.6 tokens per second avec une taille de lot de 1 sur le benchmark Fireworks, soit une accélération de 1.63× par rapport à la méthode suivante. La vérification arborescente a également augmenté la longueur acceptée jusqu’à 26 % pour les prompts créatifs. Ces travaux visent à réduire la latence des étapes d’amélioration des prompts, qui représentent désormais la majeure partie du temps de traitement total des modèles rapides de génération d’images et de vidéos.

## Les faits

- EAGLE-4 Harness atteint 660.6 tokens/sec sur Fireworks Bench avec une taille de lot de 1, soit 1.63× plus rapide que la meilleure solution de remplacement.
- Prompt Enhancement SpecBench compte 400 exemples issus de 18 jeux de données, répartis en quatre catégories de 100 exemples chacune.

## Pourquoi c'est important

L’enrichissement plus rapide des prompts permet aux développeurs de maintenir des temps de réponse interactifs, alors que les générateurs d’images et de vidéos approchent du temps réel.

## Sources et références

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

Dernière mise à jour: 2026-10-21