一、网站简介
Together AI 是一个面向企业的生成式 AI 模型聚合与训练平台。它解决了大型企业在落地 AI 时既要快速调用前沿模型，又要对模型进行私有数据微调的全栈需求痛点。Together AI 不仅聚合了大量顶尖开源模型提供推理 API，更重要的是提供了强大的微调服务，让企业不仅能“用”模型，还能“训”出自己的专属模型。
二、公司背景
Together AI 总部位于美国，由一批来自斯坦福大学、ETH 等顶尖学府的分布式系统和 AI 专家联合创立。公司是开源 AI 的坚定支持者，并筹集了数亿美元的融资，拥有巨大的 GPU 算力储备。它在推动 RedPajama 等大型开源模型项目中发挥了关键作用，在 AI Infra 领域具有很高的行业地位。
三、核心功能
- 顶配推理聚合：聚合了 Llama 3.1 405B、Mixtral 等主流开源大模型，利用其超大规模集群提供最快的推理速度，支持每秒处理数千个 Token。
- 高级模型微调：提供 LoRA 及全参数微调功能，用户仅需上传 JSONL 格式的数据集，即可在数十分钟内获得定制化模型，并自动部署为专用 API。
- 专用 GPU 集群调度：允许企业租用完整的 GPU 集群（而非单卡），专门用于私有模型的训练和托管，提供裸金属级别的性能隔离。
- 向量与嵌入模型支持：聚合了 BGE、Jina 等顶尖嵌入模型，为 RAG（检索增强生成）应用提供高性能的 Embedding API。
- 端到端推理引擎优化：集成了 FlashAttention 等先进算子，推理服务通过专属优化最大化吞吐量，最小化用户成本。
四、网站特点
- 推理+训练闭环：市面上少有的能将模型聚合调用与深度定制微调无缝衔接的全栈平台。
- 超强算力规模：拥有数万张 NVIDIA H100 级别的显卡集群，能够处理极大规模并发和超长上下文推理任务。
- 学术友好：为高校和研究机构提供大量免费或折扣算力，赞助了大量开源 AI 研究，学术氛围浓厚。
五、适用人群
- 大型企业 AI 团队：需要在百万级私有数据上微调出行业垂直大模型，并要求服务高 SLA（可用性）保底。
- AI 初创公司：不想投入精力管理训练集群，希望外包所有底层算力，专注于应用层和模型算法创新。
- RAG 应用开发者：大量依赖高性能、低成本的嵌入模型接口来构建知识库问答系统。
六、应用场景
- 金融行业模型精调：银行在内部的交易数据集上使用 Together AI 微调模型，用于风险评估和合规检查。
- 法律合同审查：律所利用其长上下文推理和微调能力，训练出专门识别法律风险的合同审查机器人。
- 多语种 RAG 系统：跨国公司利用其高性能 Embedding API 处理全球多语种文档，快速搭建检索式问答系统。
七、常见问题（FAQ）
Q：国内能否直接访问 Together AI？
A：Together AI 的服务器位于海外，其网站及 API 接口在国内网络下直连非常困难，基本无法直接访问，需要特定的网络环境进行连接。
Q：微调后的模型会泄露给其他人吗？
A：不会。私有微调产生的模型权重和推理服务是严格租户隔离的，Together AI 拥有完善的加密机制和隐私协议，保障企业数据资产安全。
Q：Together AI 的 API 和 DeepInfra 哪个更便宜？
A：两者各有侧重，DeepInfra 更偏向轻量级低价的 Serverless 体验。Together AI 在微调和专有集群方面有优势，价格虽然稍高但能承载更高标准的商业需求。
Q：支持微调哪些框架的模型？
A：全面支持 HuggingFace Transformers 格式的模型，无论是 GPT-NeoX、Llama 架构还是 MPT 架构，几乎通吃市面所有主流开源架构。
八、类似网站
- DeepInfra：更侧重轻量级、廉价的推理调用，简单易上手，批处理价格很有竞争力。
- Fireworks AI：主打复合 AI 和高性能推理，在 RAG 技术栈的整合与优化方面表现亮眼。
- Anyscale Endpoints：基于 Ray 框架构建的推理聚合平台，在 LLM 服务的弹性伸缩上实力超群。
