Together AI宣佈與Moonshot AI建立戰略合作伙伴關係，原生服務Kimi模型

Together AI今日宣佈與Moonshot AI建立戰略合作伙伴關係，後者是開源社區中大規模MoE架構的領先者。根據協議，Together AI將成為Moonshot模型發佈的啓動平台，首先推出Kimi K3，並涵蓋Moonshot未來所有開源權重模型。

對於基於開源模型構建的開發者而言，這意味着他們能夠通過Together AI的美國託管基礎設施、定價模型和工具，在模型發佈的第一時間獲得Moonshot的前沿成果，同時確保零數據保留和合規的模型及數據訪問。開發者還可以使用自己的數據對這些模型進行後訓練，以提升應用的質量和性能。

Kimi K3是迄今為止發佈的最大開源模型：一個2.8萬億參數的稀疏混合專家模型，原生支持視覺，上下文窗口達100萬token。Moonshot圍繞兩個新的架構組件構建了它：Kimi Delta Attention (KDA) 改變了信息在序列長度上的流動方式，在長上下文下顯著加速解碼；Attention Residuals (AttnRes) 則改進了表示在模型深度上的檢索，以最小的額外計算成本提高了訓練效率。此外，還採用了包括逐頭Muon和基於分位數的專家負載均衡在內的一系列優化器改進，Moonshot稱這些組合相比Kimi K2實現了約2.5倍的擴展效率提升。結果是一個專為長週期編碼、代理工作流、遊戲開發和知識密集型任務設計的模型，其基準測試結果使其與當前市場上的領先專有系統直接競爭。

Kimi模型可在Together AI的所有推理產品中使用，包括Serverless、Provisioned Throughput和Dedicated Inference。開發者可以從試用模型到將其應用於生產用例，享受SLA支持和自動擴展。Provisioned Throughput為前沿開源模型提供基於token的定價和99%正常運行時間SLA，是閉源模型提供商已有的預留容量保證，現在對開源權重開放。Dedicated Model Inference則提供更快的部署、更好的token經濟學和持續的研究創新。

開發者還可以對Kimi模型進行後訓練，以針對特定用例提高質量。自定義訓練包括全權重和LoRA強化學習以及高級監督微調，開發者可以通過Python SDK和細粒度原語配置訓練，並在專用容量上併發運行多個LoRA實驗。自定義訓練將實驗直接連接到生產，當檢查點準備好評估時，可以原生部署到推理，無需訓練和服務之間的單獨交接。

此次合作解鎖了多項開發者權益：第一時間可用性、經過驗證的擴展規模與生產就緒基礎設施、一個集成覆蓋Moonshot全系列、第一天即可進行後訓練、以及開源權重帶來的控制選擇。Together AI的推理棧已經為Cursor、Y Combinator和Decagon等公司處理生產流量，部署編碼和代理工作負載。

歡迎參加Moonshot與Together的聯合網絡研討會，與Moonshot AI和Together AI團隊直接交流Kimi K3的技術決策和實際應用。