CoreWeave führt Forge-Entwicklungsschicht für Modelle und Agenten ein

CoreWeave kündigte CoreWeave Forge am 30. September 2026 an und bezeichnete es als Entwicklungsschicht für Teams, die Modelle und Agenten erstellen und verbessern. Laut dem Unternehmen führt Forge den gesamten KI‑Kreislauf aus Ausführen, Beobachten, Kuratieren, Verbessern, Evaluieren und Wiederholen in einer vernetzten Umgebung aus und bleibt offen für die Modelle, Frameworks und anderen Clouds, die Teams bereits nutzen. MasterClass und Canva bauen bereits auf der Plattform. Die in San Francisco datierte Ankündigung wurde während Fully Connected, der KI‑Cloud‑Konferenz von CoreWeave, geteilt, von der das Unternehmen sagt, dass sie mehr als 4 500 Kunden, Partner, Entwickler und KI‑Führungskräfte zusammenbringt.

Vereinigung einer fragmentierten Toolchain

CoreWeave erklärte, dass die Entwicklung von Modellen und Agenten über Werkzeuge verschiedener Anbieter verteilt sei, die nicht auf Zusammenarbeit ausgelegt sind. Für die Forscher und Ingenieure, die ein Modell oder einen Agenten über seinen gesamten Lebenszyklus begleiten, sagte das Unternehmen, dass die Fragmentierung Kosten verursacht: Eine Produktionsspur speist den nächsten Trainingslauf nicht, ein abgeschlossenes Experiment liefert keine Informationen für die nächste Bewertung, und jede Übergabe verliert ein Signal oder kostet mehr Zeit.

CoreWeave erklärte, dass Forge dies löst, indem es Weights & Biases Models, Post‑Training‑Expertise von OpenPipe und das Open‑Source‑Notebook‑Projekt marimo mit eigenen Diensten in einer vernetzten Umgebung für kontinuierliche Verbesserung vereinigt. Trainingsläufe, Experiment‑Tracking, Bewertungen und Agent‑Spuren befinden sich dort, wo das Modell oder der Agent tatsächlich läuft, und das CoreWeave‑Registry versioniert jeden Checkpoint und jede Agenten‑Konfiguration.

„Wenn immer mehr Menschen mit KI bauen, setzen sie Modelle mit ihren eigenen Daten und Workflows ein. Genau dort werden die Lücken zwischen Modell‑Fähigkeit und System‑Leistung deutlich“, sagte Chen Goldberg, Executive Vice President für Produkt und Engineering bei CoreWeave, in der Ankündigung. Engineering‑Teams, erklärte Goldberg, müssen diese Lücken verstehen, die relevanten Signale herausfiltern, die nächste Version verbessern und prüfen, ob die Änderung unter realen Betriebsbedingungen funktioniert hat – alles als ein vernetztes System.

Was mit CoreWeave Forge geliefert wird

CoreWeave erklärte, dass Forge seit der Ankündigung verfügbar ist und neue sowie erweiterte Funktionen über den gesamten KI‑Kreislauf hinweg bietet.

CoreWeave ARIA, jetzt allgemein verfügbar, ist ein Coding‑Agent, der laut Unternehmen automatisch groß angelegte Experiment‑Daten und Agent‑Observability‑Daten analysiert, aufzeigt, was eine Änderung ausgelöst hat, und die nächsten lohnenswerten Experimente vorschlägt, inklusive der Belege zur Untermauerung jedes Vorschlags. CoreWeave Sandboxes haben ebenfalls die allgemeine Verfügbarkeit erreicht und bieten für jeden Lauf – sei es Agenten‑Tool‑Einsatz, Reinforcement Learning oder Model‑Evaluation – eine frische, isolierte Umgebung, die bereits mit dem Rest des Kreislaufs verbunden ist, sodass nichts Weiteres eingerichtet werden muss, um sie zu nutzen.

CoreWeave erklärte, dass Weights & Biases Models Teams dabei unterstützt, Zehntausende von Experimenten und Millionen von Metriken zu verfolgen und zu vergleichen, indem fortschrittliche Visualisierungen und automatisierte Workflows genutzt werden. Die Notebooks‑Komponente bietet ein Entwickler‑Erlebnis, das in der Umgebung lebt, in der die Arbeit ausgeführt wird, sodass ein Prototyp direkt in Training, Evaluation und Produktion übergeht, ohne dass ein Rewrite nötig ist, mit benutzerdefinierten Visualisierungen, die auf marimo basieren.

CoreWeave Agent Lens ist ein neues Observability‑ und kontinuierliches Verbesserungs‑Tool für Produktions‑Agenten, das zig Millionen von Traces analysiert und in Erkenntnisse umwandelt, die Korrekturen vorantreiben. CoreWeave erklärte, dass Agent Lens 20 % mehr kritische Fehler erkennt und Probleme zu einem Zehntel der Kosten behebt, basierend auf einem Benchmark gegenüber einem generischen Frontier‑LLM.

Laut CoreWeave versioniert das Registry jeden Modell‑Checkpoint und jede Agenten‑Konfiguration in offenen, portablen Formaten mit klarer Herkunft, sodass der nächste Versuch von jedem Punkt in der Historie eines Teams auf beliebigem Stack aus starten kann. CoreWeave Post‑Training bietet serverloses Reinforcement Learning, serverloses überwacht‑feinabgestimmtes Training und Model‑Distillation, und das Unternehmen gab an, dass sein serverloses Reinforcement Learning 1,4‑mal schneller bei 40 % geringeren Kosten trainiert als ein selbstverwaltetes Setup.

CoreWeave erklärte, dass Inference nun Teil von Forge ist und Zugang zu Playground‑ und Inference‑Deployments für die neuesten Open‑Weight‑Modelle bietet. Dedicated Inference fügt zudem in der Vorschau eine Funktion namens RL Rollouts hinzu, die Checkpoints in ein laufendes Deployment hot‑lädt, sodass ein Trainings‑Loop weiterlaufen kann, ohne erneut zu deployen.

Editionen, Testphase und der Übergang zu Weights & Biases

Forge wird in drei Editionen angeboten – Free, Pro und Enterprise – die CoreWeave zufolge Teams ermöglichen, ohne Beschaffungszyklus zu starten und in die Plattform zu wachsen. Das Unternehmen verweist Teams auf die CoreWeave Forge-Website, um sich für Forge Pro anzumelden und eine kostenlose 30‑Tage‑Testphase zu starten.

Die Forge‑Website gibt an, dass Weights & Biases nun CoreWeave Forge ist und dass bestehende Weights & Biases‑Anmeldedaten dort funktionieren, um auf Projekte und Daten zuzugreifen. Auf der Seite werden Canva, Cohere, MasterClass, Perplexity, Runway, Sunday Robotics und Wayve unter der Überschrift „Vertrauenswürdig bei den Erstellern moderner KI“ angezeigt.

Nick Patience, Vizepräsident und Leiter der Praxis für KI‑Plattformen bei der Futurum Group, sagte, dass Plattformkäufer in diesem Markt seit langem abwägen müssen, wie viel Flexibilität sie zugunsten einer vernetzten Toolchain aufgeben. “Den Kreislauf von der Produktion zurück ins Training in einer einzigen Umgebung zu schließen, während man gleichzeitig über Modelle, Frameworks und Clouds hinweg offen bleibt, ist ein schwierigeres technisches Problem als jedes der beiden Teile allein,” sagte Patience.

CoreWeave wurde 2017 gegründet und schloss im März 2025 sein öffentliches Listing an der Nasdaq ab.