Together AIのオープンモデルまとめ:公開モデル一覧・ライセンス・記事
Together AI について
Together AI は、オープンなモデルを動かすクラウドを提供している企業です。Hugging Face の togethercomputer の組織の組織カードは、大きな基盤モデルを効率よく扱うための分散型のクラウドを作っていると紹介しています。
自社で大きな基盤モデルを出すというより、他社のモデルをもとにした実験的なモデルや、推論を速くするための補助モデルを公開しているのが特徴です。
何を公開しているのか
- Tev1(2026年9月): 0.8B・4B の実験的な「意思決定モデル」です。モデルカードによれば、Qwen3.5-4B(0.8B 版は Qwen3.5-0.8B)を追加学習し、構造化した状態・問い・選択肢の一覧から1つを選ぶように学習しています。公式ブログでは、この種の分類モデルを約17ドルで学習する方法を紹介しています(当サイトの記事があります)。
- Aurora-Spec(2026年2月): MiniMax-M2.1・M2.5 や Qwen3-Coder-Next 向けの、投機的デコードで推論を速くする補助モデル(EAGLE3 のドラフトモデル)です。モデルカードによれば、推論時の学習の枠組み Aurora でランダムな初期値から学習しています。
- 以前の Dragonfly(画像も読むモデル)、MoAA などの研究モデルもあります。
ライセンス
Aurora-Spec は Apache-2.0、M1-3B は MIT、Llama をもとにしたモデルは元の Llama のライセンスです。Tev1 のようにライセンス欄が空のモデルもあります。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。
手元で動かすときのポイント
- Tev1 は 0.8B・4B と小さく、手元で試しやすい大きさです。ただし汎用のチャットではなく、選択肢から選ぶ用途に絞ったモデルです。
- Aurora-Spec は単独では使いません。 対応する本体のモデルと組み合わせて、vLLM・SGLang などの投機的デコードで使う補助モデルです。
- 公式の GGUF はありません(2026-09-26 時点)。
出典: togethercomputer の組織カード、togethercomputer/Tev1-4B-experimental・togethercomputer/Aurora-Spec-Minimax-M2.5 のモデルカード、Hugging Face 上の togethercomputer の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトはTogether AI自身のモデルの記事を2本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を4本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | togethercomputer |
| Hugging Face の公開モデル数 | 38件 |
| 公式モデルの記事 | 2本 |
| 派生モデルの記事 | 0本 |
| 公式ブログの記事 | 4本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 38件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
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Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5 | 2 | 0 | — | 2026-09-26 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-26 | togethercomputer/Tev1-0.8B-experimental | 新モデル | 「Tev1-0.8B-experimental」構造化データの選択肢選定に特化した意思決定モデル:必要VRAM 4GB〜 |
| 2026-09-24 | togethercomputer/Tev1-4B-experimental | 新モデル | 「Tev1-4B-experimental」構造化データの意思決定に特化した4Bモデル:必要VRAM 4GB〜 |
公式ブログの記事
- 2026-09-24 Together AI、Qwen3.5 4BをベースにJev風分類モデルを約17ドルで訓練・構築する手法を公開
- 2026-09-23 Together AI、モデルの段階的更新手法「Canary Rollouts」を公開
- 2026-09-19 Together AI、金融企業のコーディングエージェント向けGLM-5.2運用事例を公開
- 2026-09-10 Together AI、オープンソースAIスタックの構造とMIGHTスタックを解説
最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。