Together: Tev1 4B Experimental

Together: Tev1 4B Experimental ist ein experimentelles Entscheidungsmodell von Together AI. Es ist ein überwachtes Fine-Tuning von Qwen3.5-4B, das darauf trainiert wurde, eine Option aus einem strukturierten Zustand, einer Frage und einer Liste von Optionen auszuwählen. Das Modell gehört zur Kategorie Entscheidungen, und sein Name spiegelt seinen Status wider: Es ist eine experimentelle Veröffentlichung und kein Allzweck-Chatmodell.

Das Modell nimmt Text als einzige Eingabe und erzeugt Entscheidungen als einzige Ausgabe. Sein Kontextfenster umfasst 32768 Token, was ausreicht, um einen strukturierten Zustand, eine Frage und eine Liste von 2 bis 24 Kandidatenoptionen in einer einzigen Anfrage unterzubringen. Die maximale Ausgabe beträgt 8 Token, was zur Form der Aufgabe passt: Das Modell gibt eine Auswahl zurück, keinen Aufsatz. Es gibt hier keine freie Textgenerierung und keine Bild-, Audio- oder sonstige Nicht-Text-Eingabe.

Da die Ausgabe eine einzelne Entscheidung ist, die aus einer bereitgestellten Liste gezogen wird, sind die praktischen Anwendungsfälle solche, in denen ein System eine Option aus einer bekannten Menge auswählen muss. Beispiele sind das Weiterleiten einer Anfrage an den richtigen Handler, die Auswahl einer Kategorie oder eines Labels aus einer festen Taxonomie, die Wahl der nächsten Aktion in einem Workflow oder das Auflösen einer Verzweigung in einer Agentenschleife. Der strukturierte Zustand und die Frage geben dem Modell den benötigten Kontext, und die Optionsliste begrenzt den Antwortraum, sodass das Ergebnis direkt von nachgelagertem Code konsumiert werden kann, ohne Prosa zu parsen.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "togethercomputer/tev1-4b-experimental" auf. Da die Schnittstelle der Form der OpenAI-Chat-Completions folgt, senden Sie Ihren Zustand, Ihre Frage und Ihre Optionen als Texteingabe im üblichen Anfragetext und lesen die Entscheidung aus der Antwort. Das Modell unterstützt keine zusätzlichen Anforderungsparameter über die Standardparameter hinaus, es gibt also keine Temperatur-, top_p- oder ähnliche Sampling-Steuerung zum Abstimmen. Mit einer maximalen Ausgabe von 8 Token sind die Antworten konstruktionsbedingt kurz.

Dieses Modell eignet sich für Entscheidungsaufgaben mit einer begrenzten Menge von Optionen, nicht für offene Konversation, langformatiges Schreiben oder werkzeuglastiges Reasoning. Wenn Ihre Aufgabe generierte Prosa, mehrstufige Erklärungen oder andere Eingaben als Text erfordert, passt ein anderes Modell besser. Der Kontext von 32768 Token und der Optionsbereich von 2 bis 24 definieren ebenfalls die Form der Probleme, für die es trainiert wurde, halten Sie also den Zustand und die Frage prägnant und die Optionsliste innerhalb dieses Bereichs.