Together AIがHugging FaceでTev1-4B-experimentalの重みを公開
Tev1-4B-experimentalの重みは、Hugging Faceのtogethercomputerリポジトリにある。Together AIは、このモデルを、特化型の意思決定モデルを比較的容易に訓練できることを示すための実験だと説明している。
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Jevに似た分類器で、Qwen3.5 4Bをファインチューニングしたモデル。料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力100万トークンあたり0ドル。Together AIはデータレシピとファインチューニングのチュートリアルも公開し、Tev1の学習費用は17ドルだったとしている。
Together AIがサーバーレスでQwen3.7-MaxとQwen3.8-Flashを9月30日まで40%オフで提供
割引はTogether AIのサーバーレス上のAlibaba_Qwenの両モデルに適用され、9月30日まで続く。Together AIは、長期にわたるエージェント作業にはQwen3.7-Maxを、大量かつコストを重視するワークロードにはQwen3.8-Flashを推奨している。
スタンフォードとTogether AIの論文で、自己組織化する3モデルのチームが平均66.7%
DAIR.AIによると、スタンフォードとTogether AIの論文では、o3-mini、Claude Sonnet 4、DeepSeek-V3が自己組織化するチームとして数学と物理の5つのベンチマークで平均66.7%となり、最も強いメンバー単体の48.8%、完全なルーターの59.0%を上回った。
Together AIがDedicated Model Inferenceにカナリアロールアウトを追加
Dedicated Model Inferenceでは、稼働中のエンドポイントの背後にあるモデルを、ダウンタイムなしでアップグレードできるようになった。トラフィックは段階的なゲートを経て移行し、p95レイテンシまたはエラー率が悪化した場合、メトリクスゲートがロールアウトを一時停止できる。