Together AI、Moonshot AIと戦略的パートナーシップを発表：Kimiモデルをネイティブ提供

Together AIは本日、Moonshot AIとの戦略的パートナーシップを発表しました。Moonshot AIは大規模MoEアーキテクチャでオープンソースの最前線をリードするラボです。この提携により、Together AIはMoonshotモデルリリースのローンチプラットフォームとなり、最初にKimi K3を提供し、今後Moonshotがリリースするすべてのオープンウェイトモデルも対象とします。

オープンモデルで構築する開発者にとって、これはTogether AIのUSホスティングインフラ、価格設定モデル、ツールを通じて、Moonshotの最先端モデルに初日からアクセスできることを意味します。さらに、ゼロデータ保持とコンプライアントなモデルおよびデータアクセスが保証されます。開発者は独自データでこれらのモデルをポストトレーニングし、アプリの品質とパフォーマンスを向上させることも可能です。

Kimi K3はこれまでにリリースされた最大のオープンモデルで、2.8兆パラメータのスパース混合専門家モデルです。ネイティブビジョン対応、100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、2つの新しいアーキテクチャコンポーネントを採用しています：Kimi Delta Attention (KDA)はシーケンス長にわたる情報フローを変更し、長いコンテキストでのデコードを大幅に高速化。Attention Residuals (AttnRes)はモデル深さにわたる表現の検索を改善し、最小限の追加計算コストでトレーニング効率を向上させます。さらに、ヘッドごとのMuonや分位ベースのエキスパート負荷分散など、一連の最適化手法も採用。Moonshotによれば、これらを組み合わせることでKimi K2と比較して約2.5倍のスケーリング効率向上を実現。その結果、長期間のコーディング、エージェントワークフロー、ゲーム開発、知識集約型タスクに最適化されたモデルとなり、ベンチマークでも主要なプロプライエタリシステムと直接競合します。

KimiモデルはTogether AIのすべての推論製品（Serverless、Provisioned Throughput、Dedicated Inference）で利用可能です。開発者はモデルを試用し、SLA保証と自動スケーリングを備えた製品で本番ユースケースに適用できます。Provisioned Throughputは、トークンベースの価格設定と99%の稼働率SLAを備えた予約済み推論容量を提供します。Dedicated Model Inferenceは、より高速なデプロイ、優れたトークンエコノミクス、継続的な研究革新を提供します。

開発者はKimiモデルをポストトレーニングして、ターゲットユースケースの品質を向上させることも可能です。カスタムトレーニングには、フルウェイトおよびLoRA強化学習、高度な教師付き微調整が含まれます。開発者はPython SDKと細かいプリミティブを使用してトレーニングを設定し、専用容量で複数のLoRA実験を同時実行できます。カスタムトレーニングは実験を本番に直接接続し、チェックポイントの準備ができたらネイティブに推論にデプロイでき、トレーニングとサービングの間の個別の引き継ぎは不要です。

このパートナーシップにより、開発者は以下のメリットを得られます：初日アクセス、実証済みのスケールと本番対応インフラ、単一の統合でMoonshot全ラインナップをカバー、初日からのポストトレーニング、そしてオープンウェイトによる制御の選択。Together AIの推論スタックは、Cursor、Y Combinator、Decagonなどの企業の本番トラフィックを処理し、コーディングやエージェントワークロードを大規模にデプロイしています。

Moonshot AIとTogether AIのチームがKimi K3の技術的決定、実際の実行方法、今後の展開について議論するウェビナーにぜひご参加ください。