Together Post-Training: Modellanpassung auf Frontier-Niveau, so wie es zu Ihnen passt
Together AI beschreibt, wie sich offene Modelle wie Qwen, GLM und Kimi per SFT oder RL zu eigenen Modellen formen lassen: Nutzer schreiben die Trainingsschleife, Together betreibt die Infrastruktur.
Worum es im Artikel geht
Together AI hat am 19. Oktober 2026 Together Post-Training veröffentlicht, einen Dienst zum Bau eigener Modelle per Reinforcement Learning mit Umgebungsbelohnungen und überwachtem Fine-Tuning mit gelabelten Daten. Nutzer definieren die Trainingsschleife, Together übernimmt Infrastruktur und Optimierung.
Beim Start stehen Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3 und Qwen 3.8-27B bereit, weitere sind für die folgenden Wochen angekündigt. Unterstützt werden LoRA (auch mehrere Adapter auf gemeinsamen GPUs) und Training aller Gewichte bei ausgewählten Modellen, mit den Verlustfunktionen Cross-Entropy, GRPO, CISPO und DPPO sowie asynchronem Reinforcement Learning. Abgerechnet wird pro GPU-Minute, in den ersten acht Wochen mit 9 $ pro B200-GPU-Stunde. Nutzer der Tinker-API können durch Ändern einer Import-Zeile wechseln, und vor Ort eingesetzte Ingenieure helfen bei Modellwahl, Daten, Evaluierung und Bereitstellung. Deel und Jack & Jill gehören zu den genannten Erstkunden.
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