Together AI, tool calling·reasoning·VLM fine-tuning 확대… 대형 MoE 학습 처리량 6배 향상

X에서 Together AI가 발표한 내용

2026년 3월 19일 Together AI는 자사 Fine-tuning 서비스가 이제 tool calling, reasoning, vision-language model 학습을 지원한다고 발표했다. 또한 MoE 아키텍처에서 최대 6배 높은 처리량을 제공하고, 최대 1T parameters 수준의 모델까지 겨냥한다고 강조했다. 이는 단순히 학습 옵션 몇 개를 추가한 수준이 아니라, agent와 multimodal workflow에 맞춘 post-training 파이프라인 확장으로 읽힌다.

공식 블로그가 설명한 업데이트 범위

Together AI의 발표 글은 fine-tuning이 실패하기 쉬운 지점을 꽤 명확하게 짚는다. tool call이 schema와 맞지 않거나, reasoning 품질이 긴 상호작용에서 무너지거나, domain-specific visual data를 모델이 제대로 읽지 못하는 문제가 대표적이라는 설명이다. 새 서비스는 이 지점을 겨냥해 OpenAI-compatible schema 기반 tool call 학습, thinking tokens를 이용한 reasoning 학습, base64 이미지 입력을 포함하는 VLM fine-tuning을 기본 경로로 제공한다.

서비스는 최대 100GB 규모 데이터셋을 지원한다고 밝힌다.

large-model 항목에서는 1T급 모델 지원 방향을 제시하면서, 본문에서는 100B+ parameter models를 더 효율적으로 처리하도록 스택을 업그레이드했다고 설명한다.

지원 모델 예시로 Qwen 3.5 계열, Kimi K2.5, Kimi K2, GLM-4.7, GLM-4.6 등을 나열한다.

학습 전 job cost estimation, 학습 중 ETA도 새로 제공해 실험 계획을 세우기 쉽게 했다고 적고 있다.

왜 중요한가

최근 기업의 fine-tuning 수요는 “도메인 데이터로 조금 더 맞춘다”는 수준을 넘어, agent가 실제로 도구를 안정적으로 호출하고 긴 추론 체인을 유지하며, 이미지까지 포함한 입력을 업무 맥락에 맞게 이해하게 만드는 방향으로 이동하고 있다. Together AI가 내세운 업데이트는 სწორედ 이 세 가지를 하나의 상용 post-training 서비스 안에 묶으려는 시도다.

또 하나 중요한 부분은 throughput 개선이다. Together AI는 MoE 학습 최적화를 통해 모든 모델이 최소 2배, 큰 모델은 6배 이상 향상됐다고 설명한다. 학습 속도가 빨라지면 실험 반복 주기가 짧아지고, fine-tuning이 일부 대기업의 특권이 아니라 더 넓은 팀의 운영 수단이 될 수 있다. 결국 이번 발표는 모델 서빙 경쟁 다음 단계가 “누가 post-training을 더 빠르고 예측 가능하게 만들 수 있느냐”로 옮겨가고 있음을 보여준다.

출처: Together AI X 게시물 · Together AI fine-tuning 업데이트