Baseten发布2B决策模型joey-1

10月30日

1. 05:20

   MarkTechPost

   Baseten 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，直接返回标签和校准概率而非生成文本，面向高并发路由、分类和护栏检查。模型在 Jev Decision Index 0.4 公开集得分 63.30，为 4B 以下最高，但比 9B 的 elephant-1 低 8.94 分。Model APIs 定价每百万输入 token 0.01 美元，平均 2000 token 请求 P50 延迟 20 ms，权重以 MIT 协议开源在 Hugging Face，可单张 CUDA GPU 自托管。

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   Baseten 发布 2B 开源权重决策模型 joey-1

   Baseten 于 10 月 29 日发布 2B 参数的决策模型 joey-1，定价为每百万 token 0.01 美元，已上线 Baseten Model APIs 并在 Hugging Face 开放权重。该模型由内部实验室 Base Labs 基于 Qwen3.5-2B 后训练而来，与 mammoth-1（27B）、elephant-1（9B）共用同一数据配方和 API，切换只需改一行。模型卡显示 joey-1 在 Jev Decision Index 0.4 公开分榜得 63.30，位列 230 个模型第 37 名，为 4B 以下参数模型中最高分；Baseten 称其生产环境下 2000 token 请求的 P50 端到端延迟为 20 ms。

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3. 01:24

   Baseten 工程博客一手精选

   Baseten 发布决策模型 joey-1，P50 延迟 20ms、每百万 token 0.01 美元

   Baseten 旗下 Base Labs 发布 2B 决策模型 joey-1，直接输出单个 token 的标签和校准置信度，P50 端到端延迟 20ms，约为 elephant-1（49ms）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。joey-1 由 Qwen3.5-2B 后训练而来，与 elephant-1、mammoth-1 共用同一数据配方和 API，切换只需改一行。该模型已在 Baseten Model APIs 上线，默认零数据保留，权重在 Hugging Face 开源；Model APIs 支持 16k 上下文窗口，专用部署可解锁 262k 上下文窗口并支持微调权重。

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