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Together AI 推出 Post-Training 服务：开发者可自订强化学习微调开源模型
Together AI 于 10 月 19 日推出 Together Post-Training 服务，让开发者以自订的强化学习与监督微调流程打造专属模型，底层 GPU 基础设施由 Together 代管。
为何重要
Together AI 于 10 月 19 日正式推出 Together Post-Training 服务，把原本只有大厂才玩得起的模型后训练（post-training）变成一项托管服务。开发者自行定义训练回圈——资料、环境、智慧代理框架——Together 负责底层 GPU 系统的协同优化，目标是降低强化学习（RL）基础设施的门槛。
服务上线首批支援的开源权重模型包括 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 与 Qwen 3.8-27B，未来数周会再扩充。首八周优惠价为每 B200 GPU 小时 9 美元。
全文
Together 表示，该服务支援 LoRA 训练、多个 LoRA 适配器共用同一 GPU 容量、特定模型的全权重实验，以及非同步强化学习与自订训练目标；训练完成的检查点可直接部署到推理服务，并支援 FP4 精度部署。
公司在公告中引述早期试用客户 Deel、Jack & Jill 与 Collinear AI 的回馈，称实验设定更快、能在共用 GPU 容量上跑 RL 工作负载（此为公司引述，未经独立验证）。
背景方面，Together 今年 7 月宣布完成 8 亿美元 C 轮融资，并取得超过 500 MW 的独立资本化算力承诺；9 月 29 日又与 Mubadala 宣布探索阿联酋 AI 基础设施合作与阿布达比据点。此次上线是其把算力版图转化为产品收入的一步。
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