3–4 months
“3–4 months of cumulative research time recovered”
Tel que publié sur together.ai. Capturé par usedby le 3 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Scaled Cognition trains its Large Action Models (APT-1) on Together AI GPU Clusters, using bare-metal B200 and H200 GPUs with direct SSH access to run Slurm and a custom multi-node training stack.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Together AI et de Scaled Cognition, pas les nôtres.
- ~50%“~50% cost savings vs. other compute providers”
As a result, they recovered an estimated 3–4 months of cumulative research time previously lost to infrastructure failures and achieved ~50% cost savings vs. other providers
We spent 3-4 months blocked by infrastructure failures with previous providers—debugging networking issues that had nothing to do with our models. Together AI's cluster has had zero training-blocking issues since we switched. That reliability, combined with significant cost savings compared to other providers, completely changed our development velocity. But honestly, the responsive support is what keeps us here: shared Slack channel, problems resolved within hours, smooth scaling of our training cluster as our needs have been expanding. Together AI lets us focus on building breakthrough models instead of fighting infrastructure.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 3 oct. 2026.
- Le chiffre : 3–4 monthsVérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Scaled Cognition.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Scaled Cognition.
- Les nombres de notre résuméVérifiéChacun est imprimé sur la page.
- Scaled Cognition utilise Together AIVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 3 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.




