构筑企业级 AI 信任：Together AI 获得 ISO 27001:2022 认证
Together AI 宣布获得由第三方机构 A-LIGN 颁发的 ISO 27001:2022 认证，确认其信息安全管理体系符合最新国际标准。该认证范围涵盖 Together AI 全球平台、企业总部及第三方数据中心，与其现有的 SOC 2 框架形成互补，为企业运行生产级 AI 工作负载提供更严格的数据安全与合规保障。
#部署/工程
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今日 3 条Together AI BlogAI 评分3131
Together AI Blog精选AI 评分6868 Together AI 详解 MiniMax-M3 推理优化：实现 1M 上下文与多模态高效部署
Together AI 作为首选云合作伙伴，详解了为 MiniMax-M3 模型构建生产级高效推理系统的工程实践。团队针对 MiniMax 稀疏注意力重构了算子并整合进 PagedAttention，使预填充阶段加速超 9 倍、解码加速超 15 倍；同时借助 Rust 模型网关在 CPU 端预处理音视频，在典型智能体场景下将推理性能提升了 81% 至 125%。
推荐理由：文章拆解了稀疏注意力的算子重排与网关层多模态预处理方案，对长上下文大模型的生产级部署具有直接的工程参考价值。
Together AI Blog精选AI 评分6060 Together AI 如何构建极速语音转文字推理架构
Together AI 详细披露了其构建极速语音转文字（ASR）系统的全链路工程实践，使 NVIDIA Parakeet-TDT 0.6B v3 能够在 10 秒内完成约 20 小时音频的转录。
推荐理由：文章详细拆解了从计算图条件分支到 Python GC 冻结的全栈优化细节，为高并发语音模型部署提供了可复现的系统级方案。
Together AI BlogAI 评分3939 Together AI 规模化推理评测：编程智能体工作负载
Together AI 推出面向高并发、长上下文编程智能体场景的推理基准测试，并在 Kimi K2.5 上对比了其推理引擎与 TensorRT-LLM 及 SGLang 的性能。
Together AI BlogAI 评分5353 Together AI 联合 Pearl Research Labs 推出低成本 AI 推理端点
Together AI 宣布与 Pearl Research Labs 达成独家合作，推出价格优惠超过 25% 的 Gemma-4-31B-it-pearl 模型推理端点。该服务依托 Pearl 网络的有用工作量证明机制，在训练与推理的前向及反向传播矩阵乘法中生成 ¶PRL 加密货币来抵消算力开销。Together AI 计划未来将该机制扩展至更多产品组合，并允许客户直接获取部分代币收益。
Together AI Blog精选AI 评分6767 Together AI 剖析 DeepSeek-V4 百万 Token 推理部署挑战与架构设计
Together AI 结合在 NVIDIA HGX B200 上的早期部署实测指出，DeepSeek-V4 的 1M token 上下文核心在于通过 token 轴压缩解决推理系统压力。
推荐理由：文章从底层缓存管理拆解了 DeepSeek-V4 的混合注意力设计，为大模型长上下文推理系统的工程落地提供了具体的调优参考。
Berkeley AI ResearchAI 评分5252 自适应并行推理：高效推理 Scaling 的下一代范式
BAIR 发文综述自适应并行推理（APR）范式，探讨大语言模型如何自主决定子任务拆解、并发分支数量与协同控制，以解决串行长链推理导致的端到端延迟与上下文退化问题。
Together AI BlogAI 评分5050 Together AI：如何将 Hugging Face 任意模型部署并运行推理
Together AI 介绍了利用 CLI 智能体 Goose 与官方容器技能将 Hugging Face 任意模型部署至专属容器推理（DCI）服务的方法。开发者只需输入模型链接，智能体即可自动解析架构、生成容器配置并完成部署，文章以 Netflix 发布的 void-model 视频交互消除模型演示了部署与异步推理流程。
Together AI BlogAI 评分2929 Together AI 如何以基础研究驱动大规模高效推理
Together AI 分享了其支撑大规模高效推理的技术栈与研究成果。团队研发了 FlashAttention-4、ThunderKittens 以及开源自适应投机解码系统 Aurora，后者可带来最高 1.25x 的大语言模型推理加速，同时支持标准投机解码的 ATLAS 系统。
Together AI BlogAI 评分4242 Together AI 宣布与 Adaption 达成合作
Together AI 宣布与 Adaption 达成合作，将 Together Fine-Tuning 微调服务接入 Adaptive Data 平台。用户优化数据后可直接在其基础设施上运行 LoRA 或全量微调，支持 Kimi K2.5、GLM 5.1、Qwen 3.5-397B 等超 100B 参数开源模型，并可直接部署至高性能推理服务或导出至 Hugging Face Hub。
Together AI BlogAI 评分5050 Together AI 如何在生产环境中阻断 Copy Fail 漏洞防护 AI 集群
Together AI 针对 Linux 内核提权漏洞 Copy Fail（CVE-2026-31431），在数小时内从全集群卸载并隔离了非必需的 algif_aead 模块，无需重启即阻断了攻击路径。
Together AI Blog精选AI 评分7373 DeepSeek-V4 Pro 正式上线 Together AI
Together AI 宣布在其云平台上线 DeepSeek-V4 Pro，无服务器推理支持 512K tokens 上下文，专属基础设施支持完整 1M 上下文。
推荐理由：原文给出了超大参数混合专家模型的上下文分级部署与缓存计费细节，为长上下文长链条任务提供了工程选型参考。
Together AI Blog精选AI 评分7070 Together AI 上线 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 推理服务
Together AI 宣布在平台上线 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 模型推理服务，提供全托管的专用推理支持。
推荐理由：材料解析了单一端到端模型如何统一跨模态上下文，有助于开发者评估其在降低智能体多模型串联成本上的实际价值。
Together AI BlogAI 评分4545 分布感知投机解码 DAS 将强化学习 rollout 加速最高 50%
分布感知投机解码（DAS）框架针对强化学习后训练的长尾瓶颈，在不改变模型输出的前提下将 rollout 阶段最高提速 50%。系统结合免训练的自适应后缀树草稿器与长度感知调度，利用历史轨迹动态分配投机预算并平衡多 GPU 负载。DAS 在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 Qwen3-8B 评估中，分别减少超 50% 和约 25% 的 rollout 时间。
Google DeepMindAI 评分4949 Decoupled DiLoCo：高韧性分布式 AI 训练的新前沿
Google DeepMind 提出分布式训练架构 Decoupled DiLoCo，通过异步计算孤岛实现低带宽、高容错的跨数据中心大语言模型训练。团队在跨美国 4 个区域、仅 2-5 Gbps 广域网带宽下成功预训练 12B 参数模型，速度比传统同步方法快 20 倍以上，并在 Gemma 4 测试中保持了同等基准性能。
Together AI BlogAI 评分2929 Together AI：AI 原生团队多租户 GPU 集群设计指南
Together AI 提出面向 AI 原生团队的多租户 GPU 集群设计方案，通过共享硬件池与租户隔离兼顾成本效益与独立运行体验。该架构底层基于集中式控制面与 InfiniBand/以太网络，上层为各团队分配专属 GPU 节点与存储，并支持自主选择 Kubernetes 或 Slurm 编排层。系统通过调度器执行硬性配额与防冲突预约，并支持超出配额时自动溢出至按需实例。
Together AI BlogAI 评分2626 Together AI：什么是 AI 原生云？
Together AI 阐述了“AI 原生云”（AI Native Cloud）的定义，指出传统 CPU 云架构无法满足快速迭代需求，必须构建专为大模型全生命周期优化的基础设施。
Together AI BlogAI 评分4646 AI for Systems：利用大语言模型优化数据库查询执行
研究团队提出利用大语言模型优化 Apache DataFusion 引擎的物理查询计划，并发布了评估框架 DBPlanBench。该方案将物理执行图体积压缩约 10x 以节省上下文窗口，通过让 LLM 输出 JSON Patch 实施局部调整以保障结构安全。
Together AI BlogAI 评分4040 深入 Together AI 算子内核团队
Together AI 算子内核团队由 FlashAttention 作者 Dan Fu 与 Tri Dao 等人组成，专注于弥合前沿模型与底层硬件间的性能鸿沟。
Together AI BlogAI 评分5252 Together AI 开源基于强化学习的投机采样框架 Aurora
Together AI 开源投机采样框架 Aurora，将草稿模型训练转变为基于强化学习的在线持续学习闭环，在 Qwen3 等模型上比静态草稿模型实现额外 1.25 倍加速。该框架将推理与训练服务器解耦，利用线上请求中接受与拒绝的 token 轨迹异步更新草稿模型并进行无感热替换，有效解决了离线蒸馏成本高昂以及线上请求分布漂移导致的性能衰退问题。
Together AI BlogAI 评分5858 Together AI 详解分治框架：弱模型如何在长上下文任务中胜过 GPT-4o
Together AI 在 ICLR 2026 入选论文中提出长上下文分治框架，通过规划器拆分任务并由小模型并行处理分块，使 Llama-3-70B 和 Qwen-72B 在问答与摘要等长文本任务中匹敌或超越单次输入的 GPT-4o。
Together AI Blog精选AI 评分6666 新一代状态空间模型 Mamba-3 发布，主打推理效率与多输入多输出机制
Together AI 联合卡内基梅隆大学、普林斯顿大学与 Cartesia AI 推出状态空间模型 Mamba-3，核心转向以推理效率为主要设计目标。新架构引入更具表达力的指数-梯形离散化循环、基于 RoPE 的复数状态跟踪以及多输入多输出（MIMO）机制，同时移除了外部短卷积。
推荐理由：该架构从侧重训练加速转向主推推理效率，通过复数状态与多输入多输出机制在不增加解码延迟的前提下提升模型表现。
Together AI BlogAI 评分5252 Together AI 公布 NVIDIA GTC 2026 诸多集成更新：支持 Dynamo 1.0 与 Nemotron 3 Super
Together AI 在 NVIDIA GTC 2026 上宣布多项基础设施与模型服务更新，已将开源推理软件 NVIDIA Dynamo 1.0 引入自身推理栈，并支持托管 NVIDIA OpenShell 智能体运行环境。
Together AI Blog精选AI 评分6767 Together AI 推出实时语音智能体统一构建方案
Together AI 推出实时语音智能体统一方案，将 STT、LLM 与 TTS 部署在同机房同一集群内，实现从用户发话结束到首个音频 token 低于 500 毫秒的端到端延迟。平台原生集成了 Cartesia 的 Sonic 系列与 Deepgram 的 Nova-3 等模型，提供单一 API 与计费界面，同时保留了对中间文本流的检查与修改能力以满足生产级业务逻辑需求。
推荐理由：原文展示了将语音识别、模型推理与语音合成同集群部署的架构方案，为解决语音对话多服务跳转延迟提供了工程参考。
Together AI Blog精选AI 评分7070 Together AI 上线 NVIDIA Nemotron 3 Super 专用推理服务
Together AI 宣布在其 Dedicated Inference 平台上线 NVIDIA Nemotron 3 Super，支持开发者免去 GPU 运维直接部署该 120B 开源权重模型。
推荐理由：平台为长上下文混合架构模型提供了单卡部署与托管算力，工程团队无需自建集群即可直接落地智能体推理。
Together AI BlogAI 评分4747 Together GPU Clusters 推出自动扩缩容、全栈可观测性与自愈修复等功能
Together AI 为 Together GPU Clusters 推出自动扩缩容、RBAC 访问控制、主动健康检查与自助节点修复等企业级功能。用户可在任务前执行 DCGM 和 InfiniBand 测试，节点故障时支持三次点击自动隔离重建，数分钟内恢复集群。平台还以私有预览形式为项目提供集成预构建 Grafana 仪表盘的全栈可观测性。
Together AI Blog精选AI 评分6565 Together AI 推出 7 项技术与产品更新，涵盖内核算子、强化学习与推理优化
Together AI 在首届 AI Native Conf 上宣布了 7 项技术与产品更新，覆盖底层内核、强化学习训练及算法级推理优化三大方向。
推荐理由：原文完整梳理了算子到架构级的全栈技术落地方案，读者可以据此评估软硬件协同设计对大模型实时推理与智能体长上下文吞吐的具体收益。
Together AI BlogAI 评分4747 FlashAttention-4：面向非对称硬件扩展的算法与算子流水线协同设计
FlashAttention-4 提出算法与算子流水线协同设计，以解决 Blackwell GPU 上张量核心吞吐激增而 SFU 与共享内存未提升的非对称硬件瓶颈。
Together AI BlogAI 评分4040 Together AI 提出 CPD 架构：通过感知缓存预填-解码分离将长上下文大语言模型推理提速最高 40%
Together AI 推出感知缓存预填-解码分离架构 CPD，将推理划分为 Pre-Prefill、Prefill 与 Decode 三种节点，避免冷请求阻塞暖请求。系统依托三级 KV cache 层级与感知缓存路由，让冷请求写入分布式缓存、暖请求直接读取复用。评测显示，CPD 相比现有分离架构将可持续 QPS 提升最高 35–40%，并有效收紧尾部延迟界限。
Together AI BlogAI 评分4343 一致性扩散语言模型 CDLM：在不牺牲质量的前提下实现最高 14 倍推理加速
Together AI 提出一致性扩散语言模型 CDLM，通过块因果掩码与轨迹蒸馏解决扩散模型推理慢的难题，实现最高 14.5 倍加速。CDLM 支持精确的块级 KV cache 缓存复用，在 Dream-7B-Instruct 上将去噪步数减少 4.1x–7.7x。在 GSM8K-CoT 和 MBPP-Instruct 上，其延迟分别降低 11.2x 与 14.5x 且生成质量几乎无损。
Together AI BlogAI 评分5353 Together AI 推出 Dedicated Container Inference 服务，加速自定义模型推理最高达 2.6 倍
Together AI 推出专用于自定义生成式媒体模型的 Dedicated Container Inference 托管服务，支持开发者自带 Docker 容器部署视频生成、数字人合成等非纯文本模型，客户实测获得 1.4 至 2.6 倍的推理加速。