11:37AI Will@FinanceYF5Brex统计显示2026年夏季增长最快的25家软件公司中,14家销售AI基础设施产品。Together AI以开放模型服务位居榜首,另有6家基于这些基础设施开发AI产品。AI热潮中,算力、数据库、缓存和沙箱等基础设施增速最快。行业Together AIBrexAI基础设施推荐理由:Brex报告揭示AI赚钱热点已从应用转向基础设施,Together AI领跑这波趋势。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
00:28官方账号阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen78°阿里Qwen团队发布Qwen3.8-Max,总参数2.4T、激活参数95B、上下文窗口1M。该模型为开源权重MoE,编码与智能体能力突出。Together AI作为Day 0发布伙伴,已同步上线推理服务。开发者现可直接在Together AI平台调用该模型。AI模型Qwen3.8-MaxTogether AI开源模型推荐理由:Qwen3.8-Max刚发布就上了Together AI,2.4T参数的开源MoE,当天就能用,编码和智能体能力都挺强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3.8-Max
18:04官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI精选NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 已在 Together AI 平台上线。该模型被定位为同类中速度最快的开源模型。它专为常驻型智能体设计,能快速完成高吞吐量的专业工作。AI模型NVIDIANemotron 3.5 LightningTogether AI10 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NVIDIA
17:54IT之家(博客/媒体)IBM与AI云平台Together AI达成多年期2.4亿美元协议,将在IBM Cloud部署NVIDIA HGX B300集群,支持开源模型推理服务,系统预计2027年Q1上线。该集群是首个基于IBM Cloud、采用HGX B300与Spectrum-X以太网技术的大规模推理专用集群。Together AI近期完成8亿美元C轮融资,估值83亿美元,月处理Token达400T。行业IBMTogether AINVIDIA HGX B30010 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 IBM
05:38官方账号Together AI@togethercomputeKimi K3 模型将于7月27日通过 Together AI 平台上线,用户可在发布当天立即使用其推理服务。该服务支持编程、智能体以及生产负载等场景。Together AI 提供高性能推理基础设施,使开发者能第一时间体验 Kimi K3。AI模型Kimi K3Together AI推理模型10 个信源在谈事件专题推荐理由:Kimi K3 马上就能在 Together AI 上用了,7月27日当天就能跑编程和智能体任务,想抢先体验的快去试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi K3
17:41官方账号Together AI@togethercompute72°rox_ai构建了自主搜索代理,在生产环境运行超过6个月。该代理达到了91.3%的准确率,每次查询成本仅为1.03美分。Together AI为其提供了推理算力支持。这展示了强推理经济学带来的效率提升。AI产品rox_aiTogether AI搜索代理推荐理由:rox_ai用Together AI做的搜索代理,准确率91.3%,每次才1分钱,效率真高!原文稍后读已读值得跟进有用关注 rox_ai
17:38官方账号Together AI@togethercompute81°Together AI 和 Y Combinator 联合推出首个专为 YC 投资组合初创公司设计的 GPU 集群。该集群允许初创公司以几周的承诺期访问算力,取代传统的 24 个月合同。这一变化降低了初创公司获取高性能计算的门槛,加速 AI 模型训练和部署。行业Together AIY CombinatorGPU算力1 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
00:24Y Combinator@ycombinatorYC与Together AI合作推出首个专属YC GPU集群,为YC初创公司提供更便捷的算力资源。Together AI已服务超过8000家客户,包括Cursor、Cognition和ElevenLabs。视频探讨了计算成本持续上升的原因,并给出早期公司的算力规划建议。行业YCTogether AIGPU集群2 个信源在谈事件专题推荐理由:YC和Together AI给初创公司搞了个专属GPU集群,能便宜又灵活地用算力,想搞AI创业的看看这个视频。原文稍后读已读值得跟进有用关注 YC
04:12Aravind Srinivas@AravSrinivasTogether AI 在 DeepSWE 基准上对比了 Kimi K3 与 Claude Fable 5 的软件工程任务表现。结果显示,Kimi K3 以 Fable 5 约 35% 的价格实现了相同性能,且在更高 pass@k 指标上领先。该分析来自 Together AI 的 Arav Srinivas,数据基于内部测试。AI模型Kimi K3Claude Fable 5Together AI10 个信源在谈事件专题推荐理由:想省钱又要强性能?Kimi K3 在编程任务上和 Claude Fable 5 打个平手,价格只要三分之一,高要求场景还更强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi K3
01:46官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 宣布其 Inkling 已集成到 OpenCode 平台。用户可通过 Together AI 的推理接口在 OpenCode 中直接调用 Inkling。此集成旨在简化开发者在编码环境中的 AI 辅助工作流。AI产品InklingOpenCodeTogether AI3 个信源在谈事件专题推荐理由:Inkling 现在和 OpenCode 打通了,用 Together AI 就能在写代码时直接调它,挺方便的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Inkling
08:04官方账号Together AI@togethercompute精选Thinking Machines Lab 联合 Together AI 发布了 Inkling 多模态 MoE 模型。该模型原生支持文本、图像、音频三种输入。它具备可控推理努力机制,允许在推理时动态调整计算量。基于 Together 的 FlashAttention-4 内核优化,显著提升 token 效率。在多个基准上展示了高效推理能力。AI模型InklingThinking Machines LabTogether AI10 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Inkling
00:31官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI宣布在生产环境中为Cursor AI提供推理支持,助力其代码生成功能。Cursor AI是一款AI编程助手,Together AI的推理基础设施将提升其响应速度和稳定性。此次合作标志着双方伙伴关系的进一步深化。行业Together AICursorAI编程助手5 个信源在谈事件专题推荐理由:Together AI给Cursor AI加了推理引擎,编程助手用起来会更顺滑,竞争格局又变了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
04:42官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 宣布其 GPU Clusters 新增被动健康检查、引导节点修复和重建的 Slurm 栈等功能。新功能还包括更好的集群可见性、外部 OIDC 认证、启动脚本和验收测试控制。这些更新旨在提升集群的可靠性和操作便捷性,帮助用户更高效管理 GPU 资源。AI产品Together AIGPU ClustersSlurm推荐理由:Together AI 升级了GPU集群,加了自动健康检查和简单节点修复,运维省心不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
03:03官方账号Together AI@togethercomputeRime Labs 完成 2400 万美元 Series A 轮融资,由 Together AI 等参投。该公司专注于构建 AI 语音层产品,为应用提供语音交互能力。Together AI 将负责托管和推理 Rime 的模型。融资将用于扩大团队和加速产品开发。行业Rime LabsTogether AI语音AI推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Rime Labs
22:20官方账号Together AI@togethercompute精选PrismML发布了Bonsai 27B,一个270亿参数的多模态模型,能在手机级设备上本地运行。该模型采用三元量化技术压缩体积,同时保留图像理解等多模态能力。用户现可通过Together AI平台在线试用。这是本地AI在参数量和设备适配上的重要进展。AI模型Bonsai 27BPrismMLTogether AI推荐理由:27B参数的多模态模型能塞进手机?Bonsai 27B做到了,性能还很强,快试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Bonsai 27B
14:42AI Will@FinanceYF5Deedy推文统计显示,除三大实验室外,22家AI初创公司年收入超5亿美元。其中Cursor以40亿美元居首,Together AI达10亿美元,Surge AI为14亿美元。Lovable、ElevenLabs、Perplexity各约5亿美元,Manus、Cognition等未确认为5亿美元。部分数字为估计值。行业CursorElevenLabsPerplexity5 个信源在谈事件专题推荐理由:看看哪些AI初创公司最赚钱?Cursor一年挣40亿,还有21家也都超5亿美元,数据来自Deedy。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cursor
11:17官方账号Together AI@togethercompute精选GLM 5.2 模型在 Together AI 平台部署后,在 Artificial Analysis 评测中输出速度和延迟均获得第一名。该评测覆盖多个主流模型,GLM 5.2 在吞吐量和响应时间指标上表现领先。Together AI 通过优化推理栈使模型达到接近实时的生成速度。AI模型GLM 5.2Together AIArtificial Analysis推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM 5.2
11:15官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI联合NVIDIA和Lyra Labs,在ICML 2025会议上主办一场炉边谈话,由Tri Dao主持。活动主题聚焦AI研究与基础设施的未来发展。会议将于ICML期间举行,需RSVP参与。行业Together AINVIDIALyra Labs6 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
11:07官方账号Together AI@togethercompute精选DecagonAI联合创始人在《纽约时报》指出,在Together AI平台上,将任务从闭源模型迁移到开源模型,成本仅为原来的五分之一到七分之一。这一数据展示了开源模型在实际应用中的经济优势。该观点被视为“充足智能”的实践案例。行业Together AIDecagonAI开源模型推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
11:00官方账号Together AI@togethercomputeNVIDIA的开放模型Nemotron 3 Ultra在Together AI上线后迅速获得社区青睐。该模型在OpenRouter平台上的处理量在几天内达到每天350亿token。这反映了社区对快速、高效且可定制开放模型的积极支持。Nemotron 3 Ultra是一款完全可定制的开放模型,由NVIDIA开发。AI模型Nemotron 3 UltraNVIDIATogether AI6 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Nemotron 3 Ultra
10:59官方账号Together AI@togethercompute精选Together AI团队在@aiDotEngineer大会上发布了ParallelKernelBench,一个开源基准测试。该基准专门评估大语言模型能否为通信密集型多GPU工作负载编写高效的CUDA内核。与现有单GPU测试不同,ParallelKernelBench聚焦真实场景下的并行内核性能。开发者可使用该基准对比不同LLM的代码生成质量。AI模型ParallelKernelBenchTogether AICUDA推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ParallelKernelBench
20:49@koltregaskes@koltregaskes作者研究后发现,在Together AI或Fireworks上对7-16B模型做LoRA微调,计算成本仅需£10-50,70B QLoRA也不超过£200。推理方面,托管端点按基模型费率收费约£0.20-0.90/百万token,自托管spot H100约£1-2.50/小时,但流量波动时容易超支。数据准备和GDPR合规仍需投入时间。整体门槛已大幅降低,适合企业用自有数据试点。技巧微调Together AIFireworks推荐理由:这位工程师给算了一笔账:微调7B模型只要几十英镑,而且托管推理按量付费,建议老板们别再犹豫了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 微调
02:55techcrunch@Julie BortNeocloud Together AI 宣布完成 8 亿美元融资,估值达到 83 亿美元,较 2025 年初的 33 亿美元估值大幅提升。该公司专注于托管开源 AI 模型,以 GPU 云服务为核心业务。本轮融资由多家投资机构参与,资金将用于扩展数据中心和提升算力基础设施。行业Together AINeocloud融资推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
12:35官方账号Together AI@togethercompute随着开源模型越来越强,更多AI工作负载向推理市场迁移。Together AI将开源模型转化为生产基础设施,突出速度、成本、可靠性和控制上的竞争力。推理市场的竞争焦点正从模型能力转向交付效率。行业Together AI开源模型推理市场推荐理由:开源模型越来越猛,推理市场开始拼速度成本了。Together AI让开源模型直接上生产,值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
13:52官方账号Together AI@togethercompute开放模型推动AI栈走向模块化,模型、API、工具和推理各自独立进步。Together AI认为开放模型的价值远超定价优势,正在构建模块化推理层。这种架构让不同组件可以独立优化,降低整体AI应用成本。行业开放模型Together AI推理层推荐理由:Together AI聊开放模型不是拼价格,而是拼模块化。他们正在做AI推理层,让模型、工具自由组合。原文稍后读已读值得跟进有用关注 开放模型
13:51官方账号Together AI@togethercompute在 aiDotEngineer World's Fair 上,James Zou 将展示 EinsteinArena 和 DSGym 两项工作。EinsteinArena 用于多智能体数学发现,DSGym 则为数据科学智能体提供更好的评估。这两项基准旨在推动 AI 在科学协作中的能力。AI模型EinsteinArenaDSGymTogether AI推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 EinsteinArena
13:51官方账号Together AI@togethercompute精选随着Token使用量爆发式增长,模型选择已从技术决策变为产品策略。团队正在测试GLM-5.2等新模型,追求前沿质量与更好的Token经济学。Together AI正在构建面向开源模型未来的推理层,以提供更可控的成本、数据和部署选项。行业GLM-5.2Together AI推理层推荐理由:团队开始用GLM-5.2替换闭源模型?Together AI的推理层让开源模型更可控,想省钱又保质量可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2
13:51官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 构建了基于 Parakeet 的语音转文本堆栈,每秒可处理约 302 秒音频,这是 Artificial Analysis 报告中最高速度因子。该堆栈在 Together 平台上运行,通过系统级优化实现低延迟转录。文章由 @FeelTheBeurn 详细拆解了背后的工程工作。AI模型ParakeetTogether AI语音识别推荐理由:Together AI 把 Parakeet 优化到每秒转写 302 秒音频,比别的服务快一大截,想搞语音识别的可以看看这篇系统调优拆解。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Parakeet
13:51官方账号Together AI@togethercomputeGLM-5.2模型在Together AI平台上运行,生成精美Web应用的成本仅需几美分。开发者可以以极低开销探索多个方向、比较不同版本,并保留最佳结果。这显著改变了传统的构建迭代循环,降低了实验门槛。AI模型GLM-5.2Together AI编程助手推荐理由:GLM-5.2在Together AI上几美分就能生成网页应用,开发者可以随便试不同版本,挑最好的,省钱又高效。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2
13:51官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 工程师将在 AI Engineer World’s Fair 举办 hands-on workshop,讨论 Agentic Coding 如何改变推理引擎需求。workshop 将讲解推理引擎的工作原理及服务生产级 agentic workloads 的要点。活动时间为6月29日上午9-11点,地点在 Room 2020。技巧Together AIAI Engineer World’s Fairagentic coding推荐理由:想了解 agentic coding 对推理引擎的新要求?Together AI 的这个实操 workshop 直接带你上手,时间是6月29日上午。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
13:51官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 宣布其处理 token 量已达 400 万亿,认为这标志着开放模型在真实生产中进入规模采用阶段。团队将实际工作负载迁移到开放模型,是为了获得前沿质量、更好的 tokenomics 和更强的推理控制力。Together AI 提供基础设施支持这一转型。行业Together AI开放模型tokenomics推荐理由:400万亿 token 的量级,说明开放模型在真实生产里站稳了,看 Together AI 怎么搭台子。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
13:51官方账号Together AI@togethercompute精选Together AI与5C合作部署NVIDIA GB300 NVL72系统,该系统采用高密度计算、先进冷却和AI优化存储。专为大规模推理和推理任务设计,提升基础设施的算力密度和能效。部署的重点是支撑下一代AI推理需求,尤其是长链推理场景。行业Together AI5CNVIDIA GB300 NVL726 个信源在谈事件专题推荐理由:Together AI和5C搞了套GB300 NVL72,算力密度高、散热好,专门跑大规模推理,适合那种费算力的长推理任务。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
13:51官方账号Together AI@togethercomputeGLM-5.2 现已上线,用户可通过 Together Chat 免费体验。无需 API 设置,直接选择模型即可开始使用。Together AI 在安全的北美基础设施上提供服务,方便开发者快速测试。该模型免费试用的入口已公开,降低了体验门槛。AI模型GLM-5.2Together AITogether Chat推荐理由:想试试GLM-5.2?现在Together Chat上就能免费用,不用搭API,选模型直接开聊。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2
13:51官方账号Together AI@togethercompute精选智谱AI的GLM-5.2模型在Together AI平台展示了端到端代码修复能力,可读取issue、推理场景并自动生成补丁。一年前这类任务还被认为是闭源模型(如GPT-4)的专属领域,如今开源模型已能胜任。该模型未公布具体基准分数,但实际演示表明其编程推理能力接近闭源水平。AI模型GLM-5.2Together AI推理模型推荐理由:开源模型GLM-5.2能自己读代码问题、推理并修复,以前只有闭源模型才能做到,现在用Together AI就能跑。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2
13:51官方账号Together AI@togethercompute精选Together AI 在 X 上演示语音智能体利用屏幕交互的功能。该方案整合了语音转文本(STT)、语音合成和推理,具体使用 Parakeet 进行 STT,MiniMax Speech 2.8 处理语音,MiniMax M3 进行推理。实时系统要求堆叠每一层保持低延迟。演示展示了完整循环在 Together AI 平台上运行。AI产品Together AIParakeetMiniMax Speech 2.84 个信源在谈事件专题推荐理由:Together AI 搞了个语音智能体 demo,能边看屏幕边说话,用了 Parakeet、MiniMax Speech 2.8 和 M3,实时性很强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
13:49官方账号Together AI@togethercomputeGLM-5.2模型已在Together AI平台上架,并通过OpenRouter快速提供服务。Together AI优化推理路径,使模型在长上下文编码和智能体工作负载中每GPU能处理更多token,同时保持低延迟。该模型展现出强劲性能,适合需要高吞吐的复杂任务。AI模型GLM-5.2Together AIOpenRouter1 个信源在谈事件专题推荐理由:GLM-5.2跑得快,长上下文和智能体场景下Together的优化让token更多更流畅,试试看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2
03:05官方账号Together AI@togethercompute88°OpenAI 的 GPT Image 2 模型现已在 Together AI 的 Serverless Inference 服务中上线。开发者可通过该接口将图像生成与编辑功能集成到多模态应用中。模型支持精准布局控制、可读文本生成以及参考图像引导生成。Together AI 提供无服务器推理能力,无需管理基础设施即可调用。AI模型GPT Image 2OpenAITogether AI10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 的新图像模型 GPT Image 2 现在能用 Together AI 的无服务器接口调用了,做多模态应用时直接用它生成和编辑图片,支持布局和文字控制,挺方便。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT Image 2
18:43官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI 在推文中指出,当团队运行数十亿 tokens 时,缓存、吞吐量和服务效率的微小差异会转化为产品级的经济性。以 MiniMax M3 模型为例,该模型在 Together AI 平台上提供前沿品质和开放模型经济学,其服务栈专为规模化设计。这体现了开放模型在生产中的实际成本竞争力。AI模型MiniMax M3Together AI开放模型2 个信源在谈事件专题推荐理由:看看 Together AI 怎么用 MiniMax M3 把开放模型做大,跑几十亿 tokens 还省钱。不是吹概念,是实打实的缓存和吞吐量优化。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MiniMax M3
18:42官方账号Together AI@togethercomputeTogether AI的James Zou与NVIDIA的Venkat Srinivasan将于7月1日在AI Engineer World's Fair上讨论开放模型如何实现集体智能。该活动聚焦开源模型在协作智能系统中的作用。演讲将结合两家公司的技术实践,分析开放模型对多智能体架构的影响。行业Together AINVIDIA开放模型6 个信源在谈事件专题推荐理由:想了解开放模型怎么支撑多智能体协作?Together AI和NVIDIA的人要聊这个,7月1日别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together AI
18:41官方账号Together AI@togethercompute精选Zai_org 推出其最新旗舰开源模型 GLM-5.2,支持 1M token 长上下文,可灵活调整推理思考力度。该模型在智能体编程任务上表现更强,现已通过 Together AI 提供推理服务,专为长上下文和工具密集型智能体工作负载优化。AI模型GLM-5.2Zai_orgTogether AI推荐理由:GLM-5.2 支持百万级上下文,还能控制推理深度,搞智能体编程和复杂工具链的可以试试。Together AI 上直接用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GLM-5.2