Together AIは2026年7月23日(現地時間)、オープンウェイトAI推論プラットフォームの重要なアップデートを発表した。この更新により、ユーザーはパフォーマンス、コスト、品質を完全に制御しながら、独自のスタック構築なしにオープンウェイトモデルを本番環境で運用できる。デプロイは数分で完了し、安定したエンドポイント、安全な変更展開、オートスケールなどの機能を提供する。
Together AIのインファレンスプラットフォームは、オープンウェイトモデルを本番環境で実行するために設計されており、パフォーマンス、コスト、品質の完全な制御を可能にする。モデルは数分で稼働し、安定したエンドポイントの背後に複数のデプロイメントを実行できる。プラットフォームは、変更を安全に展開するためのカナリア、ブルーグリーン、ローリングアップデートに対応しており、A/Bテストやシャドウトレーニング、単一または複数リージョンでのオートスケール機能を備えている。
同社はまた、カスタムトレーニングのクローズドベータプログラムを発表した。これには、フルウェイトモデルとLoRAモデルの両方に対応する強化学習と教師ありファインチューニングが含まれる。生成されたチェックポイントは、直接本番環境にデプロイできる。
Together AIは、オープンウェイトモデルが現在、品質面でクローズドモデルに匹敵し、運用コストを一部に抑えつつ、特定のタスク向けに完全にカスタマイズ可能であると強調している。同社は毎月400兆トークン以上を処理する大規模な経験から得た教訓を適用し、インファレンススタック構築による時間と費用のロス、予期せぬダウンタイムを防ぐ。
Together AIは、研究、モデル最適化、プラットフォームエンジニアリングチームからの進歩を単一サービスに統合している。これにより、オープンウェイトモデル、ライセンス付きクローズドウェイトモデル、およびファインチューニングされたモデルを、より容易に、信頼性高く、最適に本番環境で実行する方法を提供する。
プラットフォームでは、Together AIのモデルプラットフォームからのデプロイが可能である。さらに、ユーザーは、ハードウェアタイプ、量子化、テンソル並列処理、推測デコーディング、サービングエンジンといった設定を最適化したデプロイメントプロファイルを活用できる。モデルのウォームスタートは内部テストで約4倍高速化され、起動時間を短縮する。
参考: Together AI Blog — 2026年7月23日 09:00 (JST)