Together Post-Training: адаптация моделей уровня frontier так, как удобно вам
Together AI описывает способ превращать открытые модели вроде Qwen, GLM и Kimi в собственные с помощью SFT или RL: пользователь пишет цикл обучения, а Together управляет инфраструктурой.
О чём статья
19 октября 2026 года Together AI опубликовала Together Post-Training — сервис для создания собственных моделей с помощью обучения с подкреплением на наградах среды и обучения с учителем на размеченных данных. Пользователь задаёт цикл обучения, а Together берёт на себя инфраструктуру и оптимизацию.
При запуске доступны модели Muse Spark Open, GLM 5.3, Kimi K3 и Qwen 3.8-27B, остальные обещаны в ближайшие недели. Поддерживаются LoRA (в том числе несколько адаптеров на общих GPU) и обучение всех весов для отдельных моделей, функции потерь cross-entropy, GRPO, CISPO и DPPO, а также асинхронное обучение с подкреплением. Оплата — за GPU-минуту, в первые восемь недель 9 долларов за час GPU B200. Пользователи API Tinker могут перейти, изменив одну строку импорта, а инженеры, работающие у клиента, помогают с выбором модели, данными, оценкой и развёртыванием. Среди первых клиентов названы Deel и Jack & Jill.
Читать официальную статью Карточка AnnuIA
Краткое изложение написано AnnuIA своими словами по официальной странице Together AI. Содержание и права принадлежат издателю: читайте оригинальную статью.