Baseten推決策模型joey-1，每百萬token只收0.01美元

大家熟悉的AI模型都在寫文章、回訊息，Baseten這次推出的joey-1偏偏不寫字。這家專門幫企業執行AI模型的公司週四發表joey-1，它只回答是非題或選擇題，再附上一個代表把握程度的機率，每百萬token只收0.01美元，主打便宜又快。

企業每天有大量工作，其實只需要一個判斷：這張客服單該轉給哪個部門？這封信是不是垃圾郵件？使用者輸入的指令有沒有害？拿會寫長文的大模型來做這些事，就像請大律師坐在收發室蓋章，能力過剩，鐘點費也貴。決策模型不寫回覆，只交出答案和機率，省掉產生文字的功夫，自然便宜又快。

Baseten給的數字很具體。一般長度約2,000 token的請求，joey-1大約20毫秒就能回答，比自家的elephant-1快約2.5倍。如果每月要分類一千萬張客服單，用joey-1約花50美元，換成自家更大的mammoth-1要500美元。joey-1有20億參數，參數量大致代表模型規模，它和上週由Baseten研究部門Base Labs推出的mammoth-1、elephant-1，組成同一系列。

不過，Baseten稱joey-1是30億參數以下最強的決策模型，卻還沒公開支撐這個說法的測試。它在模型說明文件中列出的成績是：在Jev決策指數的230個模型裡排第37名，是40億參數以下模型的最高分。這套指數來自TypeSafe AI，該公司9月推出的Jev，也是同樣只給答案、不寫文字的做法。

joey-1的底子是阿里巴巴的Qwen3.5-2B，再用621萬筆決策範例訓練。權重在Hugging Face免費下載，採MIT授權，企業可以拿回去自己部署。這個市場已經有人在搶：微軟本月也以Qwen打造自己的決策模型，每百萬token收0.042美元。

Baseten本身來頭不小。它在6月募得15億美元，估值最高達130億美元，9月又買下沙盒新創Blaxel。

接下來要看，Baseten會不會公開它自稱同級最強的測試結果，以及在微軟、TypeSafe AI等對手夾擊下，企業會不會真的把大量分類、過濾工作，從大模型移到這類小而專一的決策模型上。