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公司Together AI / Together.ai

Together

Together AI是一家专注于开源大语言模型推理与训练的云平台公司,提供开源模型API服务、分布式推理基础设施,支持企业快速部署和微调开源AI模型。

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月29日

openai-compatible 是一类「协议适配器基座」,让任何遵循 OpenAI Chat Completions 接口风格的厂商(Z.ai、DeepSeek、Together 等)都能以极少代码接入。

待验证50%
10月24日

Deel的数据科学团队在Together的post-training平台上,从环境配置到跑通真实RL实验仅用了几个小时(约“couple of hours”)。

待验证50%
10月24日

Together的post-training平台把环境配置、算力调度和实验管理打包成更易用的接口,降低了RL实验的启动门槛。

待验证50%
10月24日

Deel团队在社交媒体上分享了使用Together post-training平台的相关信息。

待验证50%
10月24日

Deel团队在同一GPU容量上同时运行了多达五个RL实验。

待验证50%
10月24日

Beam是一个尚未正式发布的模型或模型服务,由Together平台提供早期访问通道。

待验证50%
10月24日

Together有时会向精选合作伙伴开放尚未正式发布模型的早期访问通道,通常附带保密协议。

待验证50%
10月24日

Together是一家提供模型托管与推理服务的平台,开发者可以通过统一API访问多种开源或第三方模型。

待验证50%
10月24日

AI编程平台Factory在Beam正式发布前,通过Together获得了该模型的早期访问权限。

待验证50%
10月19日

Together 推出了 Post-Training 服务,允许开发者通过自定义训练循环对 Qwen、GLM、Kimi 等开源模型进行后训练,平台负责底层基础设施。

待验证50%

还有 15 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

OpenAI兼容协议的核心是 /v1/chat/completions REST接口规范,定义了model、messages、temperature等字段及流式响应(Server-Sent Events)格式

65%
部分验证

从预训练检查点到可商用产品需经历监督式指令微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)两个后训练阶段

65%
待验证

openai-compatible 是一类「协议适配器基座」,让任何遵循 OpenAI Chat Completions 接口风格的厂商(Z.ai、DeepSeek、Together 等)都能以极少代码接入。

50%
待验证

Together的post-training平台把环境配置、算力调度和实验管理打包成更易用的接口,降低了RL实验的启动门槛。

50%
待验证

Deel团队在社交媒体上分享了使用Together post-training平台的相关信息。

50%
待验证

Beam是一个尚未正式发布的模型或模型服务,由Together平台提供早期访问通道。

50%
待验证

Together有时会向精选合作伙伴开放尚未正式发布模型的早期访问通道,通常附带保密协议。

50%
待验证

Together是一家提供模型托管与推理服务的平台,开发者可以通过统一API访问多种开源或第三方模型。

50%
待验证

Together 在后训练服务中承担分布式训练编排、GPU 集群管理、检查点保存与恢复等基础设施工作。

50%
待验证

Together 的后训练服务支持开发者自定义数据加载、损失函数、奖励计算等训练循环环节,而不是使用固定的微调模板。

50%
待验证

Together 的后训练服务覆盖 Qwen、GLM、Kimi 等主流开源模型系列。

50%
待验证

Glimpse 在 OpenRouter 上的模型名为 elorian/glimpse,端点数据显示供应商为 Together,上下文窗口 262,144 token,支持文本、图像和视频输入,输出文本,缓存输入读取价格为 0.06 美元/百万 token。

50%
待验证

Together 的可抢占计算提供五分钟的排空窗口(five-minute drain window),任务被抢占前有五分钟时间保存状态

50%
待验证

Together 把价格砍到按需费率的 50%,算力规格完全相同,只是附带被抢占的可能性

50%
待验证

Together 的 DMI 方案为工程团队带来扩展控制、模型选型自由、测试与验证能力三个维度的自主控制

50%
待验证

本文基于单一来源的案例描述,缺乏具体的性能数据和成本对比

50%
待验证

Together 提出了从闭源到开源模型迁移的五阶段框架:发现、评估、适配、决策和生产部署

50%
待验证

Tev1-4B-experimental 部署在 Together 的 serverless 平台上,用户无需自行维护 GPU 集群

50%
待验证

Together、Fireworks、Groq等是第三方推理服务商,提供托管API并按token计费

50%
待验证

Deel的数据科学团队在Together的post-training平台上,从环境配置到跑通真实RL实验仅用了几个小时(约“couple of hours”)。

50%

来源文章