Baseten 发布了由其内部研究实验室 Base Labs 开发的 20 亿参数决策模型 joey-1。该模型不生成文本,而是返回标签和校准后的概率,适用于高吞吐量的路由、分类和安全护栏检查。
Baseten 将 joey-1 的价格定为每百万输入 token 0.01 美元,模型权重已在 Hugging Face 上以 MIT 协议开源。
决策模型家族新增第三个成员
joey-1 是 Baseten 决策模型家族的第三位成员。此前两款模型分别是上周发布的 mammoth-1 和 elephant-1,参数规模分别为 270 亿和 90 亿。
基于 Qwen3.5-2B 后训练
Baseten 表示,joey-1 基于 Qwen3.5-2B 进行后训练,支持文本或图像状态输入,并回答三类问题:选择题、是或否、评分题。
Baseten 报告称,该模型的 P50 端到端延迟为 20 毫秒。
公开排行榜表现
在 Jev Decision Index 0.4 公开分区排行榜上,joey-1 得分为 63.30,在 230 个模型中排名第 37 位,也是 40 亿参数以下模型中的最高分。
上述消息由 MarkTechPost 报道。
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