在柏林的朋友可以看看,Together AI 拉上 n8n 和 NVIDIA 聊怎么用开源模型做开发,还管饭。
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Together AI 拉上 IBM 和 NVIDIA,在 IBM Cloud 上搭了套专用 B300 集群跑开源模型推理,企业部署开源模型又多一个选择。
Together AI 出了个免费命令行工具 Together Link,你在 Claude Code、Codex 里就能直接用 Kimi K3 和 GLM 5.3,还自动帮你选模型,号称能省一半以上的钱。
Together AI 官宣和 NVIDIA 一起推智能体安全平台,做 Agent 部署的可以看看它提供了哪些安全能力。
Together AI 的 Ted Cui 在阿里云 Apsara 大会上讲了企业怎么少操心选模型这事,做企业 AI 落地的可以看看。
Stanford 和 Together AI 的新论文,智能体别再投票吵架,学15道题分工互检,3个模型从48.8%干到66.7%。
Together AI 手把手教你花 17 美元、25 分钟,基于 Qwen3.5 4B 微调出一个小模型,教程免费,想从零动手训模型的可以照着跑一遍。
Together 开源了一个基于 Qwen3.5 4B 的分类器,训练只花了 $17,还把数据配方和微调教程一起放出来了。
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning 开源模型上线 Together AI,跑得最快,适合需要高强度处理任务的智能体。
IBM给Together AI搭了个2.4亿美元的HGX B300大集群,专门跑开源模型推理,2027年上线,想省钱又想要性能的可以关注。
YC 的初创公司现在可以用几周承诺期拿到 GPU 算力,不用签两年合同, Together AI 这个新集群太实用了。
Inkling 是 Thinking Machines Lab 的新多模态 MoE 模型,同时支持文本、图像、音频输入,还能控制推理计算量,效率很高。
Rime Labs 拿了 2400 万美金做 AI 语音层,Together AI 给他们跑模型,想做语音方向可以关注一下。
GLM 5.2 在 Together AI 上跑出了最快速度和最低延迟,想用低成本跑推理的话可以去试试这个组合。
Tri Dao带队,Together AI、NVIDIA和Lyra Labs一起聊AI研究走向,ICML现场限定,想去的赶紧RSVP。
DecagonAI联合创始人在NYT说,把任务从闭源模型换到Together AI上的开源模型,成本只要原来的五分之一到七分之一,省太多了。
NVIDIA刚推的Nemotron 3 Ultra在Together AI上火了,几天就在OpenRouter冲到每天350亿token用量,社区超爱这种又快又省又好改的开放模型。
Together AI搞了个新基准ParallelKernelBench,专门测AI写多GPU CUDA代码的能力,比单核测试更贴近真实场景。
Together AI 拿了 8 亿美金融资,估值冲到 83 亿,专门做开源模型的 GPU 云服务,跟传统云厂商打差异化。
想知道多智能体怎么一起搞科研、怎么评估数据科学智能体?James Zou 分享了两个新基准,很实用。