Together AIがカスタムモデル向けのポストトレーニングサービスを開始

Together AI on 2026-10-19は、強化学習と監督付きファインチューニングを用いてカスタムモデルを構築する開発者を支援するサービス「Together Post-Training」を導入しました。これは、同社が基盤となるインフラを管理しながら、同社がその日公開したブログ記事で述べられています。

証拠と背景

このローンチは、ユーザーが自分自身のトレーニングループを定義できるようにし、Togetherがモデルリソース、トレーニングセッション、トレーナーインスタンス、ジェネレーターインスタンスなどのGPUシステムを管理する形で位置づけられています。Togetherは、LoRAトレーニング、複数のLoRAアダプターが同じGPU容量を共有すること、選ばれたモデル向けのフルウェイト実験をサポートしつつ、非同期強化学習やカスタムトレーニング目標も可能にしていると述べています。

このサービスはMuse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3、Qwen 3.8-27Bなどのオープンウェイトモデルで開始され、今後数週間でさらに多くのモデルが追加される予定です。同社はまた、最初の八週間はGPU時あたりB200時間あたり$9ドルの割引価格でサービスを提供すると述べました。

この発表は、Togetherが2026-07-01日に$800百万ドルのシリーズCを調達し、独立資本化された計算能力の500コミットメントを獲得し、インフラ拡張のための資金提供の文脈を提供すると発表したことを受けてのものです。また、ムバダラ氏と2026-09-29年にUAE AIインフラの機会探求とアブダビへの進出を発表したことに続くものです。

Togetherは、このサービスがトレーニング後のインフラ負荷を軽減し、展開やトレーニングのパフォーマンスを向上させ、訓練済みのチェックポイントの展開や改良を容易にすることを目的としていると述べました。同社のブログでは、Dedicated Model InferenceでのマルチLoRAアダプターのサポートや、チェックポイントを FP4 精度で提供するための最適化も含まれていると述べています。これらの機能は企業が報告したものであり、提供された資料では独立してベンチマークされていません。

Togetherはローンチノートで、Deel, Jack & JillおよびCollinear AIの早期アクセス顧客からの体験談を盛り込み、実験セットアップの高速化や共有GPU容量での強化学習ワークロード実行能力について説明しました。これらのコメントは同社の帰属であり、資料内で独立して検証されたものではありません。