Обучить собственный AI, который принимает решения, теперь можно всего за $17. Together AI выпустила Tev1-4B-experimental — компактную модель на базе Qwen3.5 4B, способную классифицировать ответы, и опубликовала полный «рецепт» её тонкой настройки.
Together AI выпустила Tev1-4B-experimental — экспериментальную модель-классификатор, созданную на базе Qwen3.5 4B. Эта модель, вдохновлённая "Jev", обучена принимать решения: она получает контекст, вопрос и до 24 вариантов ответа, а выдаёт одну букву.
Ключевая особенность Tev1 — низкая стоимость обучения: Together AI заявляет, что создать персонализированную версию такого классификатора можно всего за $17. Для этого компания предоставила полный «рецепт» данных, примеры обучения и сохранённые результаты в открытом репозитории на GitHub. Это позволяет инженерам легко воспроизвести и адаптировать модель под свои задачи.
Этот подход продолжает стратегию Together AI по созданию высокопроизводительных LLM-судей на основе открытых моделей. Ранее компания демонстрировала, как тонкая настройка открытых LLM может превосходить проприетарные модели, например GPT-5.2, в задачах оценки ответов. Так, fine-tuned GPT-OSS 120B, обученный на 5400 парах предпочтений, показал лучшую точность при оценке результатов моделей, будучи в 15 раз дешевле и в 14 раз быстрее GPT-5.2.
Выпуск Tev1-4B-experimental подчеркивает стремление Together AI к демократизации доступа к специализированным AI. Предлагая открытый рецепт обучения и низкую стоимость, компания позволяет инженерам создавать собственные решения, минуя зависимость от крупных проприетарных моделей. Однако, будучи "экспериментальной" версией, Tev1 пока не имеет публичных бенчмарков, сравнивающих её производительность с другими "LLM-судьями" или с оригинальной моделью "Jev".