Together AI@togethercompute58Together AI 宣布上线 Gemma-4-31B-it-Pearl 模型,这是 Pearl Research Labs 基于 Gemma 4 31B 进行指令微调的版本,采用了 @prlnet 的 Proof of Useful Work 协议。该模型现已作为无服务器推理端点提供,价格比标准版低 25% 以上。对于需要高效、低成本部署大模型的 AI 开发者来说,这是一个值得关注的新选择。AI产品Gemma-4-31B-it-PearlTogether AI推理模型无服务器推理价格优惠推荐理由:做模型推理部署的团队可以关注这个价格优势——同样基于 Gemma 4 31B,但成本直降 25%+,适合预算敏感的生产环境。
berryxia@berryxia37Violin 是一个视频翻译项目,现在支持直接安装为 Claude Code skill,简化了使用流程。用户只需运行 `violin --install-skill` 即可安装,之后可通过 `violin input.mp4 output_zh.mp4 --language Chinese` 命令直接使用。该项目需要从官网注册获取 Key,支持 Together AI、OpenAI、ElevenLabs 等平台。默认使用 Together AI,需设置环境变量 `TOGETHER_API_KEY`。AI产品视频翻译Claude CodeskillTogether AI开源/仓库推荐理由:视频翻译工作流被大幅简化,做多语言内容处理的团队可以直接在 Claude Code 里调用,省去手动配置的麻烦,建议试试。
Together AI@togethercompute63Together AI 的语音转文本(STT)模型在 Artificial Analysis 排行榜上包揽了转写速度的前两名。其中 NVIDIA Parakeet TDT 0.6B V3 排名第一,每秒可处理 303 秒音频,速度最快。该模型每 1000 分钟音频仅需 1.50 美元,在三个真实数据集上的平均词错误率为 4.6%。对于构建实时语音助手的 AI 开发者来说,快速 STT 是核心基础设施,Together AI 的云服务能帮助团队降低转录、推理和响应的整体延迟。AI产品语音转文本Together AINVIDIA Parakeet实时语音AI云服务推荐理由:实时语音助手开发者终于有了速度最快的 STT 模型——每秒处理 303 秒音频,成本还低,做语音交互的团队可以直接在 Together AI 上试试。
Together AI@togethercompute58Together AI 研究团队将有七篇论文在 MLSys 2026 会议上发表,展示从研究到生产的 AI 原生云平台成果。这些论文涵盖 AI 系统优化、模型部署效率等关键领域,体现了 Together AI 在 AI 基础设施方面的技术积累。MLSys 是机器学习系统领域的顶级会议,入选多篇论文说明其技术实力获得学术界认可。行业MLSys 2026AI 基础设施系统优化模型部署Together AI推荐理由:做 AI 基础设施和模型部署的团队值得关注——Together AI 这七篇论文覆盖了从研究到落地的关键环节,能帮你了解当前 AI 系统优化的前沿方向。
Together AI@togethercompute37Together AI 宣布在其平台上推出 Rime Mist v3,这是一系列面向生产环境的文本转语音(TTS)模型。该模型专注于确定性发音和可控语音输出,解决了语音合成中常见的不一致问题。AI 原生开发者现在可以在 Together AI 的专用基础设施上部署 Mist v3,用于需要大规模一致语音输出的企业级语音代理。这为构建可靠、可定制的语音交互系统提供了新的选择。AI产品文本转语音TTS语音代理Together AIRime Mist v3推荐理由:做语音代理和 TTS 应用的团队终于有了一个能保证发音一致性的生产级模型,直接在 Together AI 上就能部署,省去自己调教的麻烦,值得试试。
Together AI@togethercompute40Together AI发布了Voice Finder工具,支持搜索、筛选和试听超过600种语音,覆盖主流TTS模型。用户可以通过描述需求或上传音频样本来快速找到适合应用的声音,显著提升AI语音应用的开发效率。该工具旨在帮助AI开发者更高效地集成语音功能,减少手动筛选的时间成本,推动语音交互应用的普及。AI产品语音合成TTS模型搜索Together AI推荐理由:该工具简化了语音选择流程,对开发者构建语音应用有直接帮助,尤其适用于需要多选项测试的场景。
Together AI@togethercompute40Together AI在X平台发布了一款新的开源工具包,旨在简化AI模型的训练和部署流程。该工具包支持多种主流模型架构,并提供了优化后的分布式训练功能。这一发布有助于降低中小团队使用大模型的门槛,推动AI技术的普及。AI产品开源/仓库模型训练Together AI推荐理由:对于AI开发者和研究团队,该工具包提供了实用功能,可提升模型开发效率,值得关注其后续更新。
Together AI@togethercompute75DeepSeek V4 Pro在Together AI无服务器平台上发布,具备长上下文推理能力和领先的编程性能。该模型通过KV缓存、前缀重用、混合注意力、批处理、内核优化和端点配置等技术实现高效服务。来自@zhyncs42、@realDanFu等人的深入分析揭示了其技术细节。AI模型推理模型开源/仓库Together AI长上下文编程推荐理由:DeepSeek V4 Pro在长上下文推理和编程任务上的表现达到SOTA,同时其高效服务技术栈的公开分析对AI部署实践有重要参考价值。
Together AI@togethercompute50Yutori AI的浏览器代理产品(Scouts、Delegate、Navigator)基于Together AI推理平台运行,实现了相比前沿模型每步2倍的速度提升、4-5倍的推理成本降低,并保持99.9%的可用性与弹性扩展。这展示了在AI代理场景中,推理基础设施对产品性能的关键作用。AI产品智能体推理模型Together AIYutoriAI Native Cloud推荐理由:该案例说明了在浏览器AI代理这类高频率模型调用的场景下,专用推理基础设施可显著提升性能并降低成本,对AI代理产品落地具有参考价值。