Together AI
Together AI是一家专注于人工智能基础设施的云计算公司，致力于为开发者和企业提供开源大语言模型的训练、微调与推理服务。其平台支持多种主流开源AI模型的API调用，提供高性能的模型托管与部署能力，并支持用户在云端对模型进行自定义训练与优化，旨在降低AI模型开发与应用的技术门槛。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Together AI 为 Greptile 的开源模型部分提供推理算力支持。
Together 强调其服务 'tuned for quality and speed'，但质量与速度在不同任务上的权衡方式并不相同。
客户用自己的数据训练出的权重，在归属上属于客户。
工程上通常先用 SFT 做冷启动，再用 RL 精调，这是 Together 同时提供两条路径的现实原因。
客户只需要定义数据、奖励、环境和训练循环本身，上层业务相关的数据与目标定义控制权留给客户。
Together 将训练循环、奖励建模、环境搭建和算力调度等底层工程定义为'hard infrastructure'，由平台负责运行。
Together Post-Training 服务中，训练方法支持监督微调和强化学习，且定制模型归客户所有。
Together AI 上线了 Together Post-Training 服务，允许开发者通过监督微调（SFT）或强化学习（RL）将开源模型转化为定制模型。
Together 官方推文写道：'Turn open models into custom models you own, with SFT or RL.'
官方推文中强调“keep the training loop in your own code”，即平台提供 GPU 算力和调度能力，而不是一个封闭的黑盒训练服务。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
@ai-sdk/togetherai 是 Vercel AI SDK 官方提供的 TogetherAI 平台适配器，构建在 openai-compatible 基础包之上
90%已验证Vercel AI SDK 是由 Vercel 主导开发的开源工具包，为 JavaScript/TypeScript 开发者提供标准化的大语言模型集成方案
90%已验证OpenAI API的接口规范已成为AI行业事实上的通信标准，包括Anthropic、Google、Mistral在内的众多模型提供商都提供兼容该格式的接口
90%已验证Together AI 在推理优化领域积累了以 FlashAttention、FlashDecoding 等高性能算子为基础的优化体系，并有自研推理引擎
75%已验证推理吞吐量优化依赖KV Cache管理、连续批处理（Continuous Batching）等技术，直接决定并发用户规模下的响应速度与服务成本
75%已验证Together AI 是一个专注于开源大模型的云推理平台，支持 Llama、Mixtral、Qwen 等主流开源模型
75%已验证Vercel AI SDK（现更名为AI SDK）是由Vercel公司推出的开源AI开发工具包，为TypeScript开发者提供统一接口来调用OpenAI、Anthropic、Google Gemini等多家AI服务商的模型
75%已验证商业领域已出现OpenRouter、Together AI、Fireworks AI等多模型聚合平台
70%已验证开源模型如 Meta 的 Llama、Mistral、DeepSeek 可通过 Ollama、LM Studio 等工具实现一键本地运行
65%已验证Groq、Together AI、Mistral以及Ollama、LM Studio等本地部署方案都选择兼容OpenAI的API格式
65%待验证Anthropic、Mistral、Together AI等后来者为降低开发者迁移成本，纷纷提供OpenAI兼容模式
85%待验证Together AI、Fireworks AI、Groq等推理服务商以极低价格提供开源模型的API服务
70%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Together 将训练循环、奖励建模、环境搭建和算力调度等底层工程定义为'hard infrastructure'，由平台负责运行。
50%待验证Together 官方推文写道：'Turn open models into custom models you own, with SFT or RL.'
50%待验证Together Post-Training 服务中，训练方法支持监督微调和强化学习，且定制模型归客户所有。
50%待验证客户只需要定义数据、奖励、环境和训练循环本身，上层业务相关的数据与目标定义控制权留给客户。
50%待验证工程上通常先用 SFT 做冷启动，再用 RL 精调，这是 Together 同时提供两条路径的现实原因。
50%待验证客户用自己的数据训练出的权重，在归属上属于客户。
50%待验证Together 强调其服务 'tuned for quality and speed'，但质量与速度在不同任务上的权衡方式并不相同。
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