Together AI 已扩展其微调服务，以支持更广泛的开源权重模型，包括 GLM-5.3 和 Kimi K2.7，同时引入实时实验跟踪以及对训练过程的更精细控制。

  • 新支持的模型包括 GLM-5.3、Kimi K2.7、Qwen 3.8-27B、Gemma 4 和 DeepSeek-V4 变体。
  • 实时指标现已通过 API、CLI 和 UI 暴露，允许用户实时监控损失和梯度范数。
  • 专家 LoRA 允许适配器针对混合专家模型中的专家层，将新知识的召回率从标准适配器的 15% 提高到 89%。
  • 早停机制在验证损失停滞时自动停止运行，并退还未使用的训练步骤。
  • 通过梯度累积支持任意批次大小，以处理超出 GPU 内存的序列。
  • 训练 LoRA 适配器的价格降低了 30% 至 70%，针对 gpt-oss 系列等模型有具体优惠。
  • 预飞行文件验证在作业提交前检查 JSONL 数据集的模式错误，样本权重允许对每个示例的影响进行控制。

这些更新旨在减少技术摩擦和成本，同时实现对模型开发工作流的更精确控制。