ข้ามไปเนื้อหาหลัก

Baseten เปิดตัว joey-1 โมเดลตัดสินใจขนาด 2B

Baseten ปล่อย joey-1 โมเดลตัดสินใจขนาด 2B แบบ open-weight ให้ความน่าจะเป็นที่ผ่านการสอบเทียบ ด้วยความเร็ว P50 ที่ 20 มิลลิวินาที และราคาเพียง 0.01 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็น

เรียบเรียงโดย AI
Inewgen
30 Oct 2026ที่มา: MarkTechPost1 นาทีอ่าน (0 ครั้ง)
แชร์
Baseten เปิดตัว joey-1 โมเดลตัดสินใจขนาด 2B

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง

ขนาดตัวอักษร
  • Baseten เปิดตัว joey-1 โมเดลตัดสินใจขนาด 2B แบบ open-weight
  • ส่งออกค่าความน่าจะเป็นที่ผ่านการสอบเทียบแทนการสร้างข้อความ
  • มีความเร็ว P50 latency อยู่ที่ 20 มิลลิวินาที
  • มีค่าบริการถูกเพียง 0.01 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านอินพุตโทเค็น

วงการปัญญาประดิษฐ์ต้อนรับนวัตกรรมใหม่ล่าสุดจาก Baseten ที่ได้ทำการพัฒนาและปล่อย joey-1 โมเดลตัดสินใจขนาด 2B แบบ open-weight ออกมาสู่สาธารณะ ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อทำหน้าที่ประเมินและให้ผลลัพธ์ในรูปแบบของค่าความน่าจะเป็นที่ผ่านการสอบเทียบแล้วอย่างแม่นยำ แทนที่จะเป็นการสร้างข้อความหรือตัวอักษรแบบโมเดลภาษาทั่วไป

2Bขนาดพารามิเตอร์โมเดล
20msP50 latency
$0.01ต่อ 1 ล้านโทเค็น

ในด้านประสิทธิภาพการทำงาน joey-1 สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วด้วยความเร็ว P50 latency เพียง 20 มิลลิวินาที ซึ่งตอบโจทย์งานที่ต้องการความรวดเร็วในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังมีจุดเด่นด้านต้นทุนที่ประหยัดเป็นอย่างมาก โดยมีอัตราค่าบริการอยู่ที่ 0.01 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านอินพุตโทเค็นเท่านั้น

การที่ joey-1 เลือกคืนค่าความน่าจะเป็นแทนการสร้างข้อความ (Text generation) ช่วยให้ระบบเบื้องหลังสามารถนำตัวเลขความน่าจะเป็นไปประมวลผลต่อในตรรกะทางธุรกิจหรือระบบอัตโนมัติได้ทันทีโดยไม่ต้องเสียเวลาแปลงข้อความกลับเป็นข้อมูลเชิงตัวเลข ลดภาระการคำนวณและเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจของระบบไอทีขนาดใหญ่

software developer office desk workspace notebook computer

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง

การเปิดตัวโมเดลตัดสินใจที่มีน้ำหนักเบาแต่ทรงประสิทธิภาพนี้ ถือเป็นอีกหนึ่งทางเลือกสำคัญสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และองค์กรที่ต้องการระบบประเมินผลความเสี่ยงหรือการตัดสินใจที่มีความเร็วสูงและต้นทุนต่ำ เพื่อนำไปบูรณาการเข้ากับสถาปัตยกรรม AI ปัจจุบัน

ที่มา: MarkTechPost

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น
0/2000

พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้