Together AI 按用例列出主流开源模型推荐清单

AI 基础设施平台 Together AI 近日在 X（原 Twitter）上发布了一组「按用例划分的主流开源模型」推荐清单，针对不同应用场景给出其倾向的开源模型选项。该清单以一张图卡形式呈现，未附带详细测评数据或技术说明。

清单覆盖的主要场景

按照 Together AI 的分类，推荐覆盖以下场景：

• 聊天 / 对话：Kimi K3、Qwen3.8 2.4T A95B
• 推理：Kimi K3、DeepSeek V4 Pro
• 编程智能体：Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2
• 小型 / 低延迟：Qwen3.8 27B、gpt-oss 20B
• 中等规模通用：DeepSeek V4 Flash、MiniMax M3
• 函数调用：DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2
• 视觉：Qwen3.8 2.4T A95B、Kimi K3、MiniMax M3
• 语音转文本：NVIDIA Nemotron 3.5 ASR、Whisper Large V3

厂商与背景

Together AI 是面向开发者的云端推理与训练平台，长期关注开源大模型生态，此次推荐覆盖了来自 Moonshot（Kimi）、阿里（Qwen）、DeepSeek、智谱（GLM）、OpenAI（gpt-oss 系列）、MiniMax、英伟达（Nemotron）以及 Meta/Hugging Face 生态（Whisper）等多个团队的开源权重模型。

信息边界

该清单为厂商个人观点式推荐，并非榜单或基准测试结果，原帖未提供：

• 各模型的参数量、上下文长度等具体规格
• 速度、成本或质量方面的对比数据
• 推荐理由或评测依据

读者在选型时仍应结合自身业务需求与第三方 benchmark 综合判断，而非将单一厂商的推荐视作权威结论。