Together IA lanza un servicio post-entrenamiento para modelos personalizados
Together IA on 2026-10-19 introdujo Together Post-Training, un servicio destinado a ayudar a los desarrolladores a crear modelos personalizados utilizando aprendizaje por refuerzo y ajuste fino supervisado mientras la empresa gestiona la infraestructura subyacente, según la entrada del blog de la empresa publicada ese día.
Evidencia y contexto
El lanzamiento está diseñado como una forma de permitir que los usuarios definan sus propios bucles de entrenamiento mientras Together gestiona los sistemas GPU debajo, incluyendo Recursos de Modelo, Sesiones de Entrenamiento, instancias de Trainer e instancias de Generador, según la compañía. Together afirmó que el servicio soporta entrenamiento LoRA, múltiples adaptadores LoRA compartiendo la misma capacidad de GPU y experimentos de peso completo para modelos seleccionados, permitiendo también RL asíncrono y objetivos de entrenamiento personalizados.
Together afirmó que el servicio se lanzará con modelos de peso descubierto, incluyendo Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3 y Qwen 3.8-27B, con más modelos que se añadirán en las próximas semanas. La compañía también ha anunciado que ofrece el servicio a un precio reducido de $9 por hora de GPU de B200 de uso durante las primeras ocho semanas.
El anuncio se produce después de que Together anunciara el 2026-07-01 que había recaudado $800 millones de Serie C y asegurado compromisos para más de 500 MW de capacidad de computación capitalizada de forma independiente, proporcionando contexto financiero para la expansión de su infraestructura. También sigue a un anuncio 2026-09-29 con Mubadala sobre la exploración de oportunidades de infraestructura IA en los EAU y la presencia en Abu Dabi.
Together afirmaron que el servicio está diseñado para reducir la carga de infraestructura implicada en la post-formación, mejorar el despliegue y el rendimiento de la formación, y facilitar el despliegue o el perfeccionamiento de puntos de control entrenados. El blog de la empresa también señaló que la oferta incluye soporte para adaptadores multi-LoRA que sirven en Inferencia de Modelos Dedicados y optimización para servir puntos de control con FP4 precisión. Estas capacidades son reportadas por la empresa y no fueron evaluadas de forma independiente en el material proporcionado.
En su nota de lanzamiento, Together incluyó testimonios de clientes de acceso anticipado de Deel, Jack & Jill y Collinear IA que describían una configuración más rápida de experimentos y la capacidad de ejecutar cargas de trabajo RL con capacidad compartida de GPU. Esos comentarios fueron atribuidos por la empresa y no están verificados de forma independiente en el material original.