Baseten abre o joey-1, modelo de decisão de 2B a US$ 0,01 por milhão de tokens de entrada

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

publicado (OK do Fabricio 30/10 BRT).

A Baseten lançou o joey-1 em 29/10/2026, terceiro modelo aberto do time Base Labs, uma semana depois do mammoth-1 e do elephant-1. É um pós-treino do Qwen3.5-2B com os mesmos dados e a mesma receita dos irmãos, aceita texto e imagem e responde choice, sim/não e score num único prefill compartilhado.

Onde pegar. Pesos MIT no Hugging Face e Baseten Model APIs a US$ 0,01 por milhão de tokens de entrada, com retenção zero de dados por padrão. A Baseten diz que é um décimo do preço do mammoth-1. Na Model API o contexto vai até 16K; em deploy dedicado, até 262K.

Números do fornecedor (UnverifiedClaim). Latência P50 ponta a ponta de 20 ms num pedido de 2.000 tokens, “5x mais rápido que modelos de decisão comparáveis” e 2,5x mais rápido que o elephant-1 (49 ms). O card diz que é o melhor abaixo de 4B no recorte público do Decision Index 0.4 (63,30) e que faz 62,9 numa réplica do Artificial Analysis Decision Index.

O que os placares mostram (30/10). O Decision Index 0.4.1 colocou o joey-1 em 29/10: público 63,30, mas Full 35,91 (#148 de 247), com ECE 0,044 e mediana de 85 ms na GPU do placar. O recorte privado, que entra no Full, pesa bem mais contra ele do que o público, então o ranking do card só vale para o recorte público. Ainda não aparece no JevBench nem no Artificial Analysis.

Nota. A ficha do mammoth-1 é pontuada no 27B, então as notas não mudam (7,0 / 8,1 / 12).