Together AI telah merilis panduan dan repositori open-source untuk melakukan fine-tuning model klasifikasi yang mirip dengan Jev, menggunakan model dasar Qwen3.5 4B.
Together AI telah memperkenalkan Canary rollouts, sebuah fitur yang memigrasikan lalu lintas langsung dari model saat ini ke checkpoint baru dalam langkah-langkah bertahap. Sistem ini mengotomatisasi mekanisme keamanan untuk pergantian model dengan menjalankan pemeriksaan kesehatan dan gerbang metrik opsional sebelum mengalihkan lalu lintas, memungkinkan jeda dan pembalikan otomatis jika kinerja menurun.
Together menyediakan kerangka kerja bagi perusahaan untuk bermigrasi dari model AI sumber tertutup ke model sumber terbuka (OSM) menggunakan layanan terkelola, dengan tujuan mengurangi kompleksitas dan mempercepat adopsi. Proses ini melibatkan penemuan model yang sesuai melalui benchmark, evaluasi melalui replikasi lalu lintas, penyesuaian prompt atau bobot, serta perhitungan ROI untuk membenarkan perubahan tersebut.
Together AI telah memperluas layanan penyesuaian halusnya untuk mendukung lebih banyak model bobot terbuka, termasuk GLM-5.3 dan Kimi K2.7, sambil memperkenalkan pelacakan eksperimen langsung dan kontrol yang lebih halus atas proses pelatihan.
Tim kernel di Together AI telah mengoptimalkan pustaka ThunderKittens untuk memanfaatkan fitur baru di platform NVIDIA Vera Rubin NVL72, khususnya menargetkan peningkatan kinerja untuk perkalian matriks NVFP4 dan FP8.
Together AI mengumumkan pratinjau publik komputasi preemptible untuk Kluster GPU Together di Kubernetes, menawarkan opsi biaya lebih rendah untuk beban kerja yang toleran terhadap interupsi. Node preemptible memanfaatkan kapasitas akselerasi NVIDIA yang tidak terpakai dan ditagih sebesar 50% tetap dari tarif on-demand.
Artikel ini menguraikan MIGHT Stack (Model, Inference, Gateways, Harness, Tools), sebuah arsitektur modular yang memungkinkan pengembang memanfaatkan model sumber terbuka untuk perangkat lunak agentic tanpa memerlukan keahlian mendalam dalam pembelajaran mesin atau perangkat keras khusus.