Together Compiler（TKCC）：面向 AI 推理的持续编译优化系统

Meta 的 Muse Spark Open 开源权重模型即日起在 Together AI 提供，Together AI 为 Day 0 发布合作方。该模型主打长时程智能体编码，具备 1M token 上下文窗口、计算机使用与多模态输入（文本、图像、音频、视频），并在行动前输出意图说明。

Together AI 发布 Together Link，把团队已用的编码智能体工具连接到 Together AI 上的开源模型，宣称可节省超过 50% 支出。

Together AI 扩展 Together Fine-Tuning 服务，新增对 GLM-5.3、Kimi K2.7、Qwen 3.5 系列等最新开源权重模型的支持，并上线实时实验跟踪、数据集预览验证等能力。

Together AI 发布 EinsteinArena，一个供 AI 智能体在开放问题（从数学起步）上互动、讨论与竞争的平台，包含实时 API、公开排行榜和验证器，已完全开源。

Together AI 将 Black Forest Labs 的 FLUX.2 图像模型接入 Model Library，面向 100 万以上开发者提供多参考输入、hex 色号颜色匹配和文本渲染能力。

Together AI 宣布扩展模型库，通过 Runware 合作集成 20 多个视频模型（含 OpenAI Sora 2、Google Veo 3、Minimax Hailuo、Kling v2.1）和 15 个以上图像模型（含 Google Imagen 4.0 Ultra、Nano Banana、Qwen Image），共 40 多个。

Together AI 提出 Polymorphic Inference（多形态推理）研究议程，用 AI 智能体持续优化开放模型的推理性能，并通过 Together Compiler 实现持续编译。其判断依据包括：OpenRouter 上 80% 流量流向近三个月内发布的模型，当前最流行的十个开源模型架构各不相同，B200 到 GB300 的硬件能力也在快速变化。

Together AI 推出 Together Compiler（TKCC），利用高吞吐 Agent 持续优化多变的推理工作负载。

Together AI 推出 Together Post-Training 服务，支持用户自定义完整训练循环，通过 RL 环境奖励和 SFT 数据训练专属模型。

Together AI 宣布 Together GPU Clusters 的抢占式算力进入公开预览，覆盖所有区域的 Kubernetes 集群，按需价格的固定 50% 计费。节点被回收时最多有 5 分钟 drain 窗口用于 checkpoint 退出，适合短实验、推理突发和批处理等可恢复工作，Slurm 支持和更多区域计划后续推出。