领先的AI加速云平台，提供超高性能的开源模型推理、微调和训练服务，助力开发者和企业快速构建生成式AI应用
一、工具概览
Together AI是一家研究驱动的AI云平台公司，专注于为开源生成式AI提供高性能的基础设施和服务。作为”AI加速云”的领导者，Together AI致力于让强大的AI系统保持开放、灵活和可访问。
基本信息：
- 开发方：Together AI（总部位于旧金山）
- 技术特点：基于NVIDIA GPU的高性能推理引擎，优化的深度学习框架
- 核心定位：开源AI模型的云原生平台，AI基础设施即服务
- 目标用户：AI开发者、研究人员、初创公司、企业用户
Together AI通过其去中心化云服务，使各种规模的开发者和研究人员能够训练、微调和部署生成式AI模型。该平台提供200多种开源和专用多模态模型，涵盖聊天、图像、代码等领域，并支持OpenAI兼容的API。
二、核心功能深度解析
2.1 AI推理服务
Together AI的核心优势在于其高性能推理引擎，提供三种不同层次的服务：
Turbo版本：在不损失准确性的前提下提供最佳性能 Reference版本：全精度推理，确保100%准确性
Lite版本：针对快速性能和最低成本进行优化
平台支持从小型7B参数模型到大型405B参数模型，包括Meta Llama系列、DeepSeek系列、Qwen系列等主流开源模型。
2.2 模型微调服务
Together AI提供全面的模型微调功能：
- 完全微调（Full Fine-tuning）：对整个模型进行训练调整
- LoRA微调：使用低秩适应技术进行高效微调
- 监督微调（SFT）：基于特定任务数据进行指导学习
- 直接偏好优化（DPO）：根据人类偏好优化模型行为
2.3 GPU集群服务
Together GPU Clusters采用NVIDIA最新的GB200、H200和H100 GPU，配备InfiniBand和NVLink高速互连，确保GPU间快速通信，消除瓶颈并实现大型数据集的快速处理。
技术特色：
- Together内核集合：包含定制CUDA内核，减少训练时间和成本
- 高可扩展性：支持16到1000+GPU的部署，99.9%的正常运行时间SLA
- 专家咨询服务：提供自定义模型开发和可扩展训练最佳实践咨询
2.4 创新技术栈
FlashAttention-3：在H100上实现高达75%的GPU利用率，使AI模型速度提升2倍，支持更长文本输入的高效处理
Speculative Decoding：通过新颖算法和在RedPajama数据集上训练的草稿模型实现更快的吞吐量
量化技术：采用QTIP等先进量化方法，在保持准确性的同时加速推理
三、商业模式与定价
3.1 灵活的定价模式
Together AI采用多层次的定价策略，以适应不同用户需求：
推理服务定价：
- 按每百万token计费，包含输入和输出token
- 批量推理享受50%的入门折扣
- 免费模型端点供用户试用
微调服务定价： 基于模型大小、数据集大小和训练轮数计费，价格为每百万token处理
GPU集群定价：
- H100 GPU起价1.75美元/小时
- 支持专用实例和无服务器API两种部署方式
3.2 免费试用与企业服务
免费试用：新用户注册可获得1美元免费额度，用于体验推理服务和学习API使用
企业级服务：
- SOC 2和HIPAA合规认证
- VPC私有部署选项
- 自定义SLA和技术支持
3.3 性价比评估
相比传统云服务商，Together AI在开源模型部署方面具有显著的成本优势。平台上最便宜的模型（如Llama 3.2 3B Turbo）定价仅为0.06美元/百万token，为预算敏感的用户提供了极具竞争力的选择。
四、适用场景与目标用户
4.1 主要适用场景
AI应用开发：
- 聊天机器人和对话AI系统
- 内容生成和文本摘要
- 代码生成和编程辅助
- 图像生成和处理
研究和实验：
- 学术研究项目
- 模型性能比较
- 新算法验证和测试
企业级应用：
- 客户服务自动化
- 文档处理和分析
- 多模态AI助手
- 私有化AI部署
4.2 目标用户画像
个人开发者：
- 希望快速构建AI原型的独立开发者
- 学习和实验开源AI模型的研究人员
- 预算有限但需要高性能推理的开发者
初创公司：
- 需要快速迭代AI功能的创业团队
- 寻求成本效益最优方案的技术公司
- 希望避免大型基础设施投资的新兴企业
企业用户：
- 需要私有化部署的大型企业
- 重视数据安全和合规性的金融、医疗机构
- 寻求AI转型的传统行业企业
4.3 不适合的情况
- 完全离线环境的AI部署需求
- 对闭源模型有特殊依赖的应用
- 极低延迟要求的实时应用（如高频交易）
五、市场地位与竞品对比
5.1 主要竞品分析
AWS SageMaker：
- 优势：与AWS生态系统深度集成，企业级功能丰富
- 劣势：复杂度高，学习曲线陡峭，主要针对传统ML而非生成式AI
OpenAI API：
- 优势：模型质量高，API简单易用
- 劣势：闭源模型，价格较高，数据隐私担忧
Google Cloud Vertex AI：
- 优势：AutoML功能强大，与Google Cloud集成好
- 劣势：开源模型支持有限，定价复杂
Microsoft Azure OpenAI：
- 优势：企业级安全性和合规性
- 劣势：模型选择受限，依赖微软生态系统
5.2 Together AI差异化优势
开源优先： 专注于开源模型，提供200+模型选择，避免厂商锁定
性能领先： 采用专有的推理优化技术，如投机解码、量化和FP8内核，实现比VLLM快75%以上的性能
成本效益： 透明的按使用量付费模式，无隐藏费用，批量推理享受50%折扣
开发者友好： 提供OpenAI兼容的API，便于从闭源模型迁移
5.3 市场表现与融资情况
Together AI在2025年2月完成了3.05亿美元的B轮融资，估值达到33亿美元，由General Catalyst领投，Prosperity7共同领投。该轮融资将用于扩展平台，部署NVIDIA Blackwell GPU。
公司连续两年入选Forbes AI 50榜单，目前拥有超过60,000名AI开发者在平台上构建应用。
六、用户体验评价
6.1 开发者体验
API易用性： Together AI提供RESTful API和多语言SDK（Python、JavaScript等），支持流式响应和批量处理。API设计遵循OpenAI标准，降低了迁移成本。
文档和支持： 平台提供详细的API文档、代码示例和最佳实践指南。社区支持活跃，官方技术支持响应及时。
6.2 性能表现
推理速度：平台上最快的模型（DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B）可达355 tokens/秒，Llama 3 8B达到173 tokens/秒
延迟指标：最低延迟模型（Mistral 7B）仅为0.16秒
可靠性：平台提供99.9%的SLA保证，支持全球多区域部署
6.3 用户反馈
正面评价：
- 推理性能确实出色，比其他平台快很多
- 开源模型选择丰富，满足不同需求
- 定价透明合理，成本控制效果好
- API兼容性强，迁移简单
改进建议：
- 希望增加更多多模态模型
- 期待更多地区的数据中心支持
- 某些长时间搜索时偶有延迟
6.4 企业采用情况
Together AI目前为超过600,000名AI开发者和包括Salesforce、Zoom、SK Telecom、DuckDuckGo、Cognition、Zomato和华盛顿邮报在内的组织提供服务。
总结评价
推荐指数：★★★★☆
Together AI作为专注于开源生成式AI的云平台，在技术创新、性能优化和成本控制方面表现出色。其对开源生态的深度承诺和高性能基础设施使其成为AI开发者和企业的优质选择。
主要优势：
- 技术实力雄厚，推理性能业界领先
- 开源模型生态丰富，避免厂商锁定
- 定价透明合理，成本控制能力强
- 开发者体验优秀，API兼容性好
- 企业级安全和合规保障
待改进方面：
- 相比传统云厂商，生态系统还需进一步完善
- 某些地区的服务覆盖有待扩展
- 多模态能力仍有提升空间
适用建议： 对于希望快速构建高性能AI应用的开发者和企业，特别是那些重视开源生态、成本控制和技术灵活性的用户，Together AI是一个极具竞争力的选择。随着开源AI模型的持续发展和企业对AI基础设施需求的增长，Together AI有望在AI云服务市场中占据更重要的地位。
最佳使用场景： 建议用于需要高性能推理的生产环境、需要模型微调的定制化应用，以及希望在开源AI生态中保持技术前沿的组织。对于预算敏感但对性能有较高要求的项目，Together AI提供了理想的平衡点。
