先了解这件事
2026年10月19日,Together AI推出Together Post-Training后训练服务,支持用户通过强化学习环境奖励和监督微调(SFT)监督数据构建定制模型,训练循环由用户自行定义。该服务提供独占GPU的Model Resources,支持多个LoRA适配器共享同一GPU容量,并按GPU分钟计费;首批支持Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3和Qwen 3.8-27B等开放权重模型。训练完成后,用户可在Dedicated Model Inference中通过多LoRA适配器切换,对比各次实验结果。另据Unite.AI于10月20日报道,该服务前六周B200使用价格为每GPU小时9美元,并提供sample_batch、forward_backward、optim_step、weights_sync等SDK接口,支持FP4精度合并部署。目前尚无后续发展事实。
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最新进展 · 正式报道
Together AI 推出 Together Post-Training 定制模型服务事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Together AI Blog
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月20日
Unite.AI
Together AI 推出 Together Post-Training 定制模型服务
Together AI 于 2026 年 10 月 19 日推出 Together Post-Training，支持用户自定义强化学习与监督微调循环来构建定制模型，前六周 B200 使用价格为每 GPU 小时 9 美元。服务首批支持 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 和 Qwen 3.8-27B 等开放权重模型，按 GPU 分钟计费，并提供 sample_batch、forward_backward、optim_step、weights_sync 等 SDK 接口。训练完成后可在 Dedicated Model Inference 中以多 LoRA 方式切换适配器，并支持 FP4 精度合并部署。
10月19日
Together AI Blog一手
Together AI 推出 Together Post-Training 后训练服务
Together AI 发布 Together Post-Training，支持通过 RL 环境奖励和 SFT 监督数据构建定制模型，训练循环由用户自行定义。服务提供独占 GPU 的 Model Resources，支持多个 LoRA 适配器共享同一 GPU 容量，并按 GPU 分钟计费；首批支持 Muse Spark Open、GLM 5.3、Kimi K3 和 Qwen 3.8-27B 等开放权重模型。训练完成后可在 Dedicated Model Inference 中通过多 LoRA 适配器切换对比各次实验结果。