Together ИИ запускает сервис Post-Training для кастомных моделей
Together ИИ on 2026-10-19 представили Together Post-Training — сервис, направленный на помощь разработчикам в создании кастомных моделей с использованием усиления обучения и контролируемой тонкой настройки, пока компания управляет базовой инфраструктурой, согласно опубликованному в тот день блоге компании.
Доказательства и контекст
Запуск предназначен для того, чтобы пользователи могли самостоятельно определять обучающие циклы, в то время как Together управляет системами GPU, включая ресурсы модели, обучающие сессии, экземпляры тренеров и генераторы, сообщили в компании. Together сообщили, что сервис поддерживает обучение LoRA, несколько адаптеров LoRA с одинаковой ёмкостью GPU и полномасштабные эксперименты для выбранных моделей, а также позволяет выполнять задачи асинхронного RL и пользовательского обучения.
Together сообщили, что сервис запускается с открытыми моделями, включая Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3 и Qwen 3.8-27B, а в ближайшие недели будут добавлены новые модели. Компания также заявила, что предлагает сервис по сниженной цене $9 за GPU-час при B200 использовании в первые восемь недели.
Это объявление последовало после того, как Together заявила 2026-07-01 о привлечении $800 миллионов Series C и обязательствах на более чем 500 МВт независимых вычислительных мощностей, что обеспечивает финансирование для расширения инфраструктуры. Это также последовало за 2026-09-29 объявлением с Mubadala о возможности развития инфраструктуры ОАЭ ИИ присутствия в Абу-Даби.
Together отметили, что сервис предназначен для снижения нагрузки на инфраструктуру после обучения, улучшения производительности развертывания и обучения, а также для упрощения развертывания и доработки обученных контрольных точек. В блоге компании также говорится, что предложение включает поддержку мульти-LoRA адаптеров, обслуживающего в Dedicated Model Inference, а также оптимизацию для обслуживания контрольных точек с FP4 точностью. Эти возможности сообщаются компанией и не были независимо оценены в предоставленном материале.
В своём запусковом заметке Together включил отзывы от клиентов раннего доступа Deel, Jack & Jill и Collinear ИИ, описывающих более быструю установку экспериментов и возможность запуска RL-нагрузок на общей ёмкости GPU. Эти комментарии были приписаны компанией и не подтверждены независимо в исходных материалах.