CoreWeave запускає Forge Development Layer для моделей і агентів

CoreWeave оголосив CoreWeave Forge 30 вересня 2026 року, описавши його як шар розробки для команд, які створюють і вдосконалюють моделі та агентів. За словами компанії, Forge виконує повний AI‑цикл: запуск, спостереження, курирування, покращення, оцінка та повторення в одному зв’язаному середовищі, і залишається відкритим для моделей, фреймворків та інших хмар, якими вже користуються команди. MasterClass і Canva вже будують на цій платформі. Оголошення, датоване Сан‑Франциско, було представлено під час Fully Connected, AI‑хмарної конференції CoreWeave, яку компанія назвала подією, що об’єднує понад 4 500 клієнтів, партнерів, розробників і лідерів у сфері ШІ.

Об’єднання розрізненого інструментального ланцюжка

CoreWeave зазначив, що розробка моделей і агентів була розподілена між інструментами різних постачальників, жоден з яких не створений для спільної роботи. Для дослідників і інженерів, які супроводжують модель або агента протягом усього життєвого циклу, компанія зазначила, що така фрагментація має свою ціну: виробничий трасування не передається до наступного запуску навчання, завершений експеримент не інформує наступну оцінку, і кожна передача втрачає сигнал або вимагає більше часу.

CoreWeave заявив, що Forge вирішує цю проблему, об’єднавши Weights & Biases Models, експертизу після навчання від OpenPipe та проєкт відкритого коду marimo notebook зі своїми сервісами в одному зв’язаному середовищі, створеному для безперервного вдосконалення. Запуски навчання, відстеження експериментів, оцінки та трасування агентів працюють там, де модель або агент фактично виконуються, а CoreWeave Registry зберігає кожну контрольну точку та конфігурацію агента у версіях.

«Коли все більше людей будують рішення на базі ШІ, вони застосовують моделі до власних даних і робочих процесів. Саме тут стають очевидними розриви між можливостями моделі та продуктивністю системи», — сказав Чен Ґольдберг, виконавчий віце‑президент з продукту та інженерії в CoreWeave, у анонсі. За словами Ґольдберга, інженерним командам потрібно розуміти ці розриви, виділяти важливі сигнали, покращувати наступну версію та перевіряти, чи працює зміна в реальних умовах експлуатації, усе це в одному зв’язаному середовищі.

Що входить до CoreWeave Forge

CoreWeave зазначив, що Forge доступний з моменту оголошення, з новими та розширеними можливостями по всьому AI‑циклу.

CoreWeave ARIA, тепер загальнодоступний, — це кодуючий агент, який, за словами компанії, автоматично аналізує дані великих експериментів та дані спостережуваності агентів, виявляє, що спричинило зміни, і пропонує наступні експерименти, які варто провести, з доказами на підтримку кожної пропозиції. CoreWeave Sandboxes також досягли загальнодоступності, забезпечуючи нове, ізольоване середовище для кожного запуску, будь то використання інструментів агента, підкріплювальне навчання або оцінка моделі, вже підключене до решти циклу, тож не потрібно створювати додаткову інфраструктуру для його використання.

CoreWeave зазначив, що Weights & Biases Models допомагає командам відстежувати та порівнювати десятки тисяч експериментів і мільйони метрик, використовуючи передові візуалізації та автоматизовані робочі процеси. Компонент Notebooks забезпечує досвід розробника, який живе в середовищі, де виконується робота, тому прототип переходить безпосередньо до навчання, оцінки та виробництва, а не потребує переписування, з індивідуальними візуалізаціями, створеними на базі marimo.

CoreWeave Agent Lens — це новий інструмент спостережуваності та безперервного вдосконалення для виробничих агентів, який аналізує десятки мільйонів трасувань і перетворює їх у інсайти, що спрямовують виправлення. За словами CoreWeave, Agent Lens виявляє на 20 відсотків більше критичних збоїв і виправляє проблеми за одну десяту вартості, згідно з бенчмарком проти загального передового LLM.

За словами CoreWeave, його Registry версіонує кожну контрольну точку моделі та конфігурацію агента в відкритих, портативних форматах із чітким походженням, тож наступна спроба може розпочатися з будь‑якої точки в історії команди на будь‑якому стеку. CoreWeave Post-Training забезпечує безсерверне підкріплювальне навчання, безсерверне контрольоване тонке налаштування та дистиляцію моделей, і компанія зазначила, що її безсерверне підкріплювальне навчання навчається в 1,4 рази швидше при 40 відсотках нижчих витрат порівняно зі самостійно керованою інфраструктурою.

CoreWeave заявив, що Inference тепер є частиною Forge, надаючи доступ до майданчика та розгортання інференції для найновіших моделей з відкритими вагами. Dedicated Inference також додає можливість у прев’ю під назвою RL Rollouts, яка гаряче завантажує контрольні точки у живе розгортання, щоб цикл навчання міг продовжувати роботу без повторного розгортання.

Редакції, пробна версія та перехід Weights & Biases

Forge пропонується в трьох редакціях — Free, Pro і Enterprise, які, за словами CoreWeave, дозволяють командам розпочати без циклу закупівель і розвиватися в межах платформи. Компанія спрямовує команди на CoreWeave Forge веб‑сайт, щоб зареєструватися на Forge Pro і розпочати безкоштовний 30‑денний пробний період.

Сайт Forge стверджує, що Weights & Biases тепер CoreWeave Forge, і що існуючі облікові дані Weights & Biases працюють там для доступу до проєктів і даних. Сайт показує Canva, Cohere, MasterClass, Perplexity, Runway, Sunday Robotics та Wayve під заголовком “Довіра будівникам сучасного ШІ”.

Nick Patience, віце-президент і керівник практики AI‑платформ у Futurum Group, сказав, що покупці платформ у цьому ринку давно змушені зважати, скільки гнучкості вони втрачають в обмін на підключений інструментальний ланцюжок. «Закриття циклу від виробництва назад до навчання в одному середовищі, залишаючись відкритим для моделей, фреймворків і хмар, є складнішою інженерною проблемою, ніж будь‑яка з цих половин окремо», — сказав Patience.

CoreWeave була заснована у 2017 році та завершила своє публічне листування на Nasdaq у березні 2025 року.