Together Post-Training: modelagem de modelos de nível de fronteira, do seu jeito
A Together AI descreve uma forma de transformar modelos abertos como Qwen, GLM e Kimi em modelos personalizados com SFT ou RL: o usuário escreve o loop de treinamento e a Together gerencia a infraestrutura.
O que diz o artigo
A Together AI publicou a 19 de outubro de 2026 o Together Post-Training, um serviço para criar modelos personalizados através de aprendizagem por reforço com recompensas de ambiente e ajuste fino supervisionado com dados etiquetados. O utilizador define o ciclo de treino e a Together trata da infraestrutura e da otimização.
No lançamento, os modelos são Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3 e Qwen 3.8-27B, prometendo-se mais nas semanas seguintes. O serviço suporta LoRA (incluindo vários adaptadores a partilhar GPU) e treino de pesos completos em alguns modelos, com perdas cross-entropy, GRPO, CISPO e DPPO e aprendizagem por reforço assíncrona. A faturação é por minuto de GPU, a 9 $ por hora de GPU B200 nas primeiras oito semanas. Os utilizadores da API Tinker podem migrar alterando uma linha de importação, e engenheiros destacados junto do cliente ajudam na escolha do modelo, nos dados, na avaliação e na implementação. A Deel e a Jack & Jill estão entre os primeiros clientes citados.
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Resumo escrito pela AnnuIA com suas próprias palavras, com base na página oficial de Together AI. O conteúdo e os direitos pertencem ao editor: consulte o artigo original.