模型发布
Together AI 上架 975B 多模态 MoE 开源权重模型
Together AI 宣布在其无服务器推理平台推出一款总参 975B、激活 41B 的开源权重 MoE 模型，原生支持…
2026.07.17 · 周五约 2 分钟阅读
AI 基础设施厂商 Together AI 通过官方 X 账号宣布，一款 975B 参数的开源权重 MoE 模型已在其无服务器推理（Serverless Inference）平台上架。该模型具备原生文本、图像与音频三种模态的理解能力，并支持长达 100 万 token 的上下文窗口。
模型规格
根据官方公布的信息，新模型的关键参数如下：
- 总参数规模：975B（属于当前公开权重模型中的最大梯队）。
- 激活参数：每次推理激活 41B，典型的 MoE 稀疏激活结构，相比同规模稠密模型推理成本更低。
- 上下文窗口：支持 100 万 token 长上下文。
- 模态能力：原生支持文本、图像与音频三种输入的理解，属于全模态模型。
- 权重开放：作为开源权重（open-weight）模型发布，开发者可下载并自行部署。
部署与可用性
Together AI 表示，该模型已通过「Together Serverless Inference」提供调用。这意味着开发者无需自行采购和管理 GPU 集群，可按需直接通过 API 访问该 975B 模型。对希望快速集成大模型能力、但缺乏大规模推理基础设施的团队而言，这一交付方式显著降低了接入门槛。
影响与意义
对于开源大模型生态而言，975B 级别的原生多模态 MoE 模型本就属于稀缺资源；而通过无服务器推理上线后，意味着更广泛的研究者和中小团队也能低成本使用此前仅头部实验室可触及的模型能力。不过，官方本次发布的信息较为简略，未披露模型的具体名称、训练数据构成、在标准基准（如 MMLU、MMMU、音频理解相关榜单）上的成绩，也未说明开放权重的具体许可证类型。社区若需进一步评估其实际表现，仍需等待更详细的技术报告或模型卡发布。