先了解这件事
AI 综述
2026年9月9日,Together AI 发布《The Open Source AI Stack》一文,解析开发者从闭源转向开源模型所需的技术栈。文章将其拆为模型、推理服务商或网关、harness、上下文四层,并称各层相互独立,换模型通常只需改一个配置值。文中以 Kimi K3(1.8T 总参数、104B 激活参数)和 GLM 5.3 Flash(320B 总参数、18B 激活参数)为例说明大模型与小模型的取舍,并列出 OpenRouter、Vercel AI Gateway、LiteLLM 等网关以及 skills、MCP 等扩展方式。作者还建议采用大模型规划、小模型实现、大模型审查的三段式工作流,并强调切换模型或任务时新开会话以控制上下文。目前该文为唯一有证据的发展,暂无后续进展。
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Together AI 详解开源 AI 技术栈：从模型到 harness 的分层实践事件进展
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- 来源：Together AI Blog
报道与讨论时间线
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9月9日
Together AI Blog一手
Together AI 详解开源 AI 技术栈：从模型到 harness 的分层实践
Together AI 发布《The Open Source AI Stack》一文，把开发者从闭源转向开源模型所需的技术栈拆成模型、推理服务商或网关、harness、上下文四层，并称各层相互独立，换模型通常只需改一个配置值。文中以 Kimi K3（1.8T 总参数、104B 激活参数）和 GLM 5.3 Flash（320B 总参数、18B 激活参数）为例说明大模型与小模型的取舍，并列出 OpenRouter、Vercel AI Gateway、LiteLLM 等网关以及 skills、MCP 等扩展方式。作者还建议用大模型规划、小模型实现、大模型审查的三段式工作流，并强调切换模型或任务时新开会话以控制上下文。