Baseten 发布决策模型 joey-1 并开放权重
先了解这件事
Baseten 旗下 Base Labs 发布决策模型 joey-1，它直接输出标签和校准后的置信度分数，不生成文本。joey-1 基于 Qwen3.5-2B 后训练，处理平均 2000 token 请求的 P50 端到端延迟为 20 ms，Baseten 称约为 elephant-1（49 ms）的 2.5 倍速度；每百万输入 token 定价 0.01 美元，是 mammoth-1 的十分之一。 joey-1 已在 Baseten Model APIs 上线，默认不保留数据，权重以 MIT 协议在 Hugging Face 开放。在 Model APIs 上，它支持 16k 上下文窗口，并针对低延迟负载优化；专用部署可解锁 262k 上下文窗口、支持微调权重，并可通过针对具体负载的优化和与 LLM 负载同址部署，进一步降低首 token 延迟、提高吞吐。用户还可在 Training Jobs 上对 joey-1 和 elephant-1 做后训练，生成自己的微调权重。
AI 根据报道生成 · 3 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- MarkTechPostBaseten 发布 2B 决策模型 joey-1，每百万 token 定价 0.01 美元
Baseten 旗下 Base Labs 发布 2B 决策模型 joey-1，基于 Qwen3.5-2B 后训练，输出标签和校准概率而非生成文本，每百万输入 token 定价 0.01 美元，权重以 MIT 协议开源在 Hugging Face。
- Baseten BlogBaseten 发布决策模型 joey-1，单次决策成本约一美分
Baseten 旗下 Base Labs 发布决策模型 joey-1，直接输出标签和校准后的置信度分数，而非生成文本。joey-1 基于 Qwen3.5-2B 后训练，处理平均 2000 token 请求的 P50 端到端延迟为 20 ms，约为 elephant-1（49 ms）的 2.5 倍速度，价格为每百万 token 0.01 美元，是 mammoth-1 的十分之一。
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