Together
PulseAugur coverage of Together — every cluster mentioning Together across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-08-18 product_launch Together launched a new A/B testing feature for its inference platform. 来源
- 2026-08-06 product_launch Together launched an updated inference platform for running open models in production. 来源
- 2026-07-30 product_launch Together is releasing updates to its inference platform to simplify the deployment and operation of open-weight models. 来源
- 2026-07-26 product_launch Together released updates to its inference platform to aid in scaling new AI models. 来源
- 2026-07-23 product_launch Together launched the next generation of its inference platform. 来源
- 2026-07-21 partnership Together partnered with Y Combinator to provide the first dedicated GPU cluster for the accelerator program. 来源
- 2026-07-16 partnership Together announced it is powering inference for Cursor AI, highlighting a growing partnership. 来源
- 2026-07-02 funding Together announced the completion of its Series C funding round. 来源
- 2026-07-01 funding Together announced its Series C funding of $800 million at an $8.3 billion valuation. 来源
14 天有情绪数据
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Together 的 GLM-5.3 在 DeepSWE 基准测试中优于 Fable 5
Together 的 GLM-5.3 模型在 DeepSWE 基准测试中表现优于 Anthropic 的 Fable 5。在测试中，GLM-5.3 的解决率为 87.6%，成本约为 16 美元，显著优于 Fable 5 的解决率 69.7%，后者成本为 21.63 美元。
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Together AI & Yutori cut web agent costs with optimized inference
Together AI 和 Yutori 正在合作，以使 Web agent 任务更具成本效益和速度。他们通过优化推理量、利用诸如前缀缓存和推测解码等技术在小型模型上进行操作，以及微调 Qwen 模型来实现这一目标。他们的方法能够快速对新模型变体进行 A/B 测试，从而显著降低复杂 Web 工作流的成本和时间。
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Together 与 TrueFoundry 合作，支持开源 AI 模型推理
Together 已与 TrueFoundry 合作，支持 TrueForge 的开源。TrueForge 是一个用于开源模型推理的平台。此次合作旨在促进开源 AI 模型的使用和部署。
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Together 推出影子流量测试以评估 AI 模型
Together 为其推理平台推出了一项新功能，支持影子流量测试。该功能允许开发人员将实时端点流量分割为对照组和最多 20 个变体，从而在不更改应用程序代码的情况下进行 A/B 测试。该系统旨在通过在端点级别管理流量分割和回滚，简化评估模型性能和用户偏好的过程。
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Together AI 发布 Qwen3.8-2.4T-A95B 用于编码和代理任务
Together AI 已在其 Serverless Inference 平台上发布了 Qwen3.8-2.4T-A95B，这是 Qwen 团队的新旗舰模型。该模型专为编码和长时代理工作流设计，拥有 2.4 万亿参数和巨大的上下文窗口。它提供了任务状态恢复和自我测试等功能，旨在提高模型在复杂任务上的代理性能。
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Together 发布用于 API 概念的“学习”文档
Together 推出了一个名为“学习”的新文档部分，以帮助开发人员理解其 API 背后的概念。该部分旨在深入探讨诸如首次字节响应时间 (TTFT)、上下文窗口、采样、微调、量化和部署权衡等主题。
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Together 发布新的开放模型推理平台
Together 发布了一个更新的推理平台，旨在帮助用户在生产环境中运行开放模型。该公司正在提供直播演示来展示该平台的功能。此举旨在简化开源 AI 模型的部署和管理。
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LLM Token定价：原生API、开源模型托管、路由聚合器和云平台
2026年，购买LLM Token已细分为四大类，各有不同的定价和功能。来自OpenAI和Anthropic等模型创建者的原生API提供对新模型和独家功能的首日访问权限，但管理多个密钥和账单可能很复杂。Together等开源模型推理托管服务通过利用公开的模型权重，提供显著更便宜的Token，像GPT OSS 20B这类模型的价格低至0.05美元/百万Token。API路由聚合器将对多个供应商的访问整合到一个密钥下，通常收取标价加上少量…
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AI Breakroom 简化机器人连接，促进公众 AI 代理实验
将 AI 机器人连接到实时环境通常是一个复杂且耗时的过程，这阻碍了在共享空间中对 AI 代理进行实验。AI Breakroom 简化了此设置，允许用户通过提供简单的 API 密钥并运行命令，在几分钟内创建并连接机器人。该平台支持来自 OpenAI 和 Anthropic 等提供商的各种托管模型，以及通过 Ollama 和 LM Studio 的本地模型，旨在消除技术障碍，让构建者能够专注于公共环境中机器人行为和交互更有趣的问题。
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Together 更新推理平台，简化开放权重模型部署
Together 将于 8 月 6 日发布其推理平台的更新，以简化开放权重模型的部署和操作。这些更新包括安全上线、A/B 和影子测试、由 SLO 驱动的自动扩缩容以及更快的热启动等功能。该公司将与产品经理一起进行现场演示，以展示这些改进。
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Together 的 ThunderAgent 优化 AI 推理，提高吞吐量并降低延迟 · 跟踪 9 个来源
Together 开发了 ThunderAgent，这是一个开源推理优化工具，旨在解决代理工作流中的 KV 缓存颠簸问题。当代理任务在 GPU 密集型推理和等待外部工具之间交替时，会出现此问题，导致内存使用效率低下和性能下降。ThunderAgent 通过将代理工作流视为可调度程序来解决此问题，从而实现更智能的内存管理和路由到具有可用容量的节点。据报道，该工具提供了显著的性能改进，包括单节点吞吐量提高高达 2.5 倍，在高并发下 P5…
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ThunderAgent 提升 AI 代理的 GPU 通量，被 ICML 2026 录用
Together 开发了 ThunderAgent，这是一种调度器级别的解决方案，旨在通过缓解 KV 缓存抖动来优化代理推理的 GPU 使用率。这项创新在单节点吞吐量方面提高了 2.5 倍，在高并发下将 P50 延迟降低了十倍。ThunderAgent 已被 ICML 2026 选为 Spotlight 论文，并已被 Skyrlos 和 NVIDIA Dynamo 等项目采用，为现有的引擎配置提供即插即用集成。
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Hugging Face 重新设计 Inference API，将 serverless 转移至第三方 GPU
Hugging Face 更新了其 Inference API，将其 serverless 产品整合到一个更广泛的“推理提供商”层中。此次变更意味着 serverless 推理现在主要将请求路由到第三方 GPU 提供商，而不是 Hugging Face 自有的基础设施，后者主要专注于为较小或遗留模型提供基于 CPU 的任务。定价模式已从请求限制转变为积分系统，提供免费和付费套餐，包含每月积分，之后将按使用量付费。此次转变将 serve…
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Together将Kimi K3集成到Cursor AI助手
Together已与Cursor合作，将Kimi K3集成到Cursor AI助手。此次集成允许用户通过Fireworks、Together和Baseten提供的基于美国的推理基础设施访问Kimi K3，并支持零数据保留。Kimi K3在CursorBench基准测试中表现强劲，接近前沿模型的能力。
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Cursor IDE 集成了 Kimi K3 语言模型
AI驱动的IDE Cursor已集成Kimi K3，该语言模型在CursorBench基准测试中的表现可与前沿模型相媲美。此次集成通过美国境内的推理合作伙伴（包括Fireworks、Together和Baseten）提供，并支持零数据保留。欧洲用户也可以访问Kimi K3。
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Kimi K3 模型现已在 Together 平台上线，并提供成本节约
AI 平台 Together 宣布，Kimi K3 将于明日起在其服务上可用。该模型将通过其 Provisioned Throughput 产品提供，该产品保证为生产环境提供特定的每分钟 token 率和 99% 的正常运行时间 SLA。Together 还强调，此服务的成本将比 Fable 低 65%。
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工程师发现一项大语言模型评估实验足以提供实用见解
一位工程师设计了一个全面的框架 model-compass，用于评估大语言模型在各种真实代理任务和相关成本方面的性能。尽管计划了10个不同的实验来比较前沿模型与更便宜的替代品，并评估上下文窗口限制和工具调用准确性等因素，但只执行了一个专注于 CI 诊断的实验。这个单一测试足以获得关于模型实用性和日常工程任务成本效益的实用见解。
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开放模型占据 30% 的代币使用量，预示着成本驱动的规模化
开源 AI 模型在过去一年中实现了显著增长，其代币使用量份额从 10% 上升至 30%。这一趋势表明，在成本效益方面，开放和模块化方法正在获胜，这是在行业中实现大规模采用的关键驱动力。
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Together 推出 Kimi K3 推理平台以扩展 AI 模型
Together 将于周一发布其 Kimi K3 推理平台，提供帮助用户扩展新模型生产的功能。该平台将允许进行影子流量测试，在不影响用户的情况下测试模型性能，并对单个端点后的不同模型进行 A/B 测试。这些更新旨在促进向新 AI 模型的更平稳过渡。
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Moonshot AI 的 K3 模型在 Together 平台上线
Moonshot AI 的 K3 模型已在 Together 平台提供。此次发布使 K3 成为推理领域的一个有竞争力的选项，特别是在编码任务方面，据报道其在 pass@k 指标上优于 Claude Fable-5，且成本更低。该平台旨在为用户提供个性化时间线和高效的 AI 解决方案。