#together-ai

Together Link: open models in the harness you already use. Start with one command today.

Together Link cho phép tích hợp các mô hình open-source tiên tiến như GLM 5.3 và Kimi K3 vào coding agent mà đội ngũ bạn đang sử dụng. Giải pháp này giảm chi phí sử dụng model hơn 50% nhờ tối ưu hóa việc gọi model. Thay vì phải chi trả cho các dịch vụ cloud đắt đỏ, lập trình viên có thể tận dụng các open model ngay trong workflow hiện tại. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho các nhóm cần cân bằng giữa hiệu năng và ngân sách, đồng thời vẫn giữ được quyền kiểm soát dữ liệu nhạy cảm.

Together Link giúp giảm chi phí mô hình hơn 50% khi tích hợp các mô hình mở tiên tiến vào công cụ lập trình hiện có.

Polymorphic Inference: self-tuning inference for open models

Models, traffic and chips are constantly changing. Polymorphic Inference adapts to each, and Together Compiler uses AI agents to keep production inference tuned.

Together Compiler: Continuous Compilation for AI inference

Together Compiler uses agents and persistent engines to optimize open models in under 24 hours, delivering 1.3 to 3x higher throughput as traffic changes.

The most useful local AI model I've installed this year doesn't write a single word

There’s more to local AI than chatbots.

Auto repair for Together GPU Clusters: from GPU fault to healthy node

Together GPU Clusters auto repair detects GPU, host and fabric faults, picks the lightest fix, and lets you decide per fault and per Xid code which repairs run automatically. Here is how it works.

Together Post-Training: frontier-grade model shaping, the way that fits you

Together cung cấp nền tảng để huấn luyện lại các mô hình LLM mã nguồn mở như Qwen, GLM và Kimi thành mô hình tùy chỉnh theo sở thích riêng của bạn. Bạn tự viết training loop, Together đảm nhận phần hạ tầng kỹ thuật phức tạp với các siêu máy tính NVIDIA A100 80GB. Cách tiếp cận này giúp bạn kiểm soát hoàn toàn quá trình huấn luyện với SFT (Supervised Fine-Tuning) hoặc RL (Reinforcement Learning). Chi phí training giảm đáng kể so với tự xây dựng hạ tầng, chỉ từ 0.1 USD mỗi giờ cho GPU. Giải pháp này mở ra cơ hội cho các cá nhân và tổ chức nhỏ tiếp cận công nghệ shaping model hàng đầu mà không cần đầu tư ban đầu lớn.

Bài này giúp bạn tùy chỉnh mô hình LLM hiện đại với kiểm soát tối đa qua mã code của riêng mình.

Expanding our enterprise inference capacity with IBM Cloud and NVIDIA

Enterprises can now run open models at production scale on a dedicated B300 inference cluster, built by Together AI, IBM Cloud, and NVIDIA

How to train your own Jev for $17

Mô hình Jev-like classifier mới có tên together/Tev1-4B-experimental vừa được ra mắt, được xây dựng dựa trên nền tảng Qwen3.5 4B và chạy trên serverless platform của Together. Chi phí để train mô hình này chỉ khoảng 17 USD, giúp các lập trình viên tiếp cận AI với chi phí thấp. Bài viết hướng dẫn chi tiết cách fine-tune mô hình này để tạo phiên bản riêng, sử dụng công nghệ của Together platform. Đây là cơ hội tốt để nghiên cứu và thử nghiệm với mô hình ngôn ngữ 4B parameters mà không tốn nhiều tài nguyên.

Bài viết này hướng dẫn bạn cách fine-tune mô hình Jev-like riêng chỉ với chi phí 17 đô la.