概览
joey-1 是 Baseten 的研究实验室 Base Labs 于 2026 年 10 月 29 日发布的 2B 决策模型，由 Qwen3.5-2B 用与 elephant-1、mammoth-1（均已收录）相同的数据和配方后训练而来，是这个决策模型家族里最小、最快、最便宜的一个。它不生成回答，而是针对你给出的问题（工单该派给谁、消息要不要标记、请求能不能通过）返回各选项的概率和置信度，可接受文字和图片输入。官方称它在生产规模下处理平均 2,000 tokens 的请求，P50 端到端延迟 20 ms，约为 elephant-1（49 ms）的 2.5 倍快；按官方举例，每月给 1000 万条约 500 tokens 的工单分类，joey-1 约 50 美元，mammoth-1 约 500 美元。官方建议把它当作第一道判断，拿不准时再交给 elephant-1 或 mammoth-1；官方内部测试称它是 3B 及以下最强的决策模型，评测细节尚未公布，均为官方说法。三款模型共用同一 API：Baseten Model APIs 上下文为 16K，默认零数据保留；专属部署可用完整 262K 上下文并支持微调权重。权重以 MIT 许可开放在 Hugging Face（baselabs/joey-1），也可在 Baseten Training Jobs 上继续微调。来源：https://www.baseten.co/blog/decisions-for-a-penny-introducing-joey-1/ 、https://www.baseten.co/library/joey-1/ 、https://huggingface.co/baselabs/joey-1 、https://docs.baseten.co/inference/model-apis/decision-models （2026-10-30 核对）。 定价：开放权重（MIT），可免费下载自托管；Baseten Model APIs 输入 0.01 美元 / 百万 tokens，官方模型页写缓存输入和输出均为 0 美元（决策模型不生成文本），输出价留空。
- 模态
- 多模态
- 参数量
- 2B（基于 Qwen3.5-2B 后训练）
- 许可说明
- 开源 · MIT
能力
- 决策模型：输入文字或图片加一组问题，直接返回每个选项的概率与置信度，不输出自由文本
- 三种题型：choice（从命名选项中选一个）、noul（是 / 否）、score（有序等级打分）；和 elephant-1、mammoth-1 共用同一 API，换模型只改一行
- 速度与成本（官方）：平均 2,000 tokens 请求的 P50 端到端延迟 20 ms，约为 elephant-1（49 ms）的 2.5 倍快；输入 0.01 美元 / 百万 tokens，是 mammoth-1 的十分之一
- 定位（官方）：高并发、对延迟敏感的第一道判断，拿不准时再升级给 elephant-1 或 mammoth-1；官方称是 3B 及以下最强的决策模型（内部测试）
- 调用：Baseten Model APIs（POST https://inference.baseten.co/v1/systemone，model 填 decision-models/baseten-joey-2b-latest，默认零数据保留），Model APIs 上下文 16K，专属部署可用完整 262K；权重 MIT 开放在 Hugging Face，可在 Baseten Training Jobs 上继续微调
