Base Labs abre o mammoth-1 e o elephant-1 sob MIT, grátis no Baseten e na Vercel por uma semana

Fonte · Ficha do modelo: mammoth-1 (27B) + elephant-1 (9B)

Em 21 de outubro de 2026 o Baseten anunciou dois modelos de decisão treinados pela Base Labs, sua equipe de pesquisa: o mammoth-1 (27B, Qwen3.5-27B) e o elephant-1 (9B, Qwen3.5-9B). Na véspera, os dois repositórios do Hugging Face estavam fechados “só para avaliação do Decision Index” (nossa nota de 20/10). Agora estão abertos, sob licença MIT, com um relatório técnico que descreve a mistura de dados (6,21 milhões de exemplos), a máscara de atenção bidirecional por bloco e o termo de calibração de Brier.

Onde rodar. O Baseten serve os dois em POST /v1/systemone (página do modelo), e o Vercel AI Gateway os lista como baseten/mammoth-1 e baseten/elephant-1 pelo AI SDK, pela Decisions API e por uma rota compatível com TypeSafe. Os dois ficam grátis até 27 de outubro, 23h59 PT; o preço depois disso não foi publicado. Para self-host, o setup.sh do repositório roda numa GPU CUDA.

Conferência nos placares. O Decision Index passou à edição 0.4.1 durante a noite e remediu o mammoth-1 com os pesos públicos atuais: Full 68,44, empate em #3 (tinha 71,24 e #1 no 0.4, numa revisão anterior). O elephant-1 tem 60,26 (#40), e o Jev 1.13, 59,22. No Artificial Analysis, o Elephant 9B tem 64,7, em segundo, atrás do d1-ultra (65,2). Baseten e Vercel chamam isso de empate em #1; aqui ficam os números do placar. O mammoth-1 não está no AA, e nenhum dos dois está no JevBench ainda.

Página no catálogo: mammoth-1 + elephant-1.