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Together AI 推出 Post-Training 服務：開發者可自訂強化學習微調開源模型
Together AI 於 10 月 19 日推出 Together Post-Training 服務，讓開發者以自訂的強化學習與監督微調流程打造專屬模型，底層 GPU 基礎設施由 Together 代管。
為何重要
Together AI 於 10 月 19 日正式推出 Together Post-Training 服務，把原本只有大廠才玩得起的模型後訓練（post-training）變成一項託管服務。開發者自行定義訓練迴圈——資料、環境、智慧代理框架——Together 負責底層 GPU 系統的協同優化，目標是降低強化學習（RL）基礎設施的門檻。
服務上線首批支援的開源權重模型包括 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 與 Qwen 3.8-27B，未來數週會再擴充。首八週優惠價為每 B200 GPU 小時 9 美元。
全文
Together 表示，該服務支援 LoRA 訓練、多個 LoRA 適配器共用同一 GPU 容量、特定模型的全權重實驗，以及非同步強化學習與自訂訓練目標；訓練完成的檢查點可直接部署到推理服務，並支援 FP4 精度部署。
公司在公告中引述早期試用客戶 Deel、Jack & Jill 與 Collinear AI 的回饋，稱實驗設定更快、能在共用 GPU 容量上跑 RL 工作負載（此為公司引述，未經獨立驗證）。
背景方面，Together 今年 7 月宣布完成 8 億美元 C 輪融資，並取得超過 500 MW 的獨立資本化算力承諾；9 月 29 日又與 Mubadala 宣布探索阿聯酋 AI 基礎設施合作與阿布達比據點。此次上線是其把算力版圖轉化為產品收入的一步。
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