Together: Tev1 4B Experimental

Together: Tev1 4B Experimental is een experimenteel beslissingsmodel van Together AI. Het is een supervised fine-tune van Qwen3.5-4B, getraind om één optie te kiezen uit een gestructureerde state, een vraag en een lijst met opties. Het model valt in de categorie decisions, en de naam weerspiegelt de status: het is een experimentele release en geen algemeen chatmodel.

Het model neemt tekst als enige input en produceert beslissingen als enige output. Het contextvenster is 32768 tokens, genoeg om een gestructureerde state, een vraag en een lijst met 2 tot 24 kandidaat-opties in één request te bevatten. De maximale output is 8 tokens, wat past bij de vorm van de taak: het model retourneert een keuze, geen essay. Er is hier geen vrije tekstgeneratie, en geen afbeelding, audio of andere niet-tekstuele input.

Omdat de output één beslissing is die uit een aangeleverde lijst wordt gekozen, zijn de praktische use cases die waarbij een systeem één optie uit een bekende set moet kiezen. Voorbeelden zijn het routeren van een request naar de juiste handler, het selecteren van een categorie of label uit een vaste taxonomie, het kiezen van de volgende actie in een workflow, of het oplossen van een vertakking in een agent loop. De gestructureerde state en vraag geven het model de context die het nodig heeft, en de optielijst begrenst de antwoordruimte, zodat het resultaat direct door downstream-code kan worden gebruikt zonder proza te parsen.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model id "togethercomputer/tev1-4b-experimental". Omdat de interface de vorm van OpenAI chat completions volgt, stuur je je state, vraag en opties als tekstinput in de gebruikelijke request body en lees je de beslissing uit de response. Het model ondersteunt geen额外 request parameters beyond de standaardparameters, dus er is geen temperature, top_p of vergelijkbare sampling-besturing om af te stellen. Met een maximale output van 8 tokens zijn responses by design kort.

Dit model past bij beslissingstaken met een begrensde set opties, niet bij open-ended gesprekken, langere tekstproductie of tool-heavy reasoning. Als je taak gegenereerd proza, meerstaps-uitleg of andere input dan tekst nodig heeft, past een ander model beter. De context van 32768 tokens en het bereik van 2 tot 24 opties bepalen ook de vorm van de problemen waarvoor het is getraind, dus houd de state en vraag beknopt en de optielijst binnen dat bereik.