Jueves 22 de octubre de 2026 ·

Base Labs lanza mammoth-1 y elephant-1, modelos de decisión de pesos abiertos que dice ser los mejores del mundo

Relevancia 51 de 100

Útil para Programadores 55%

Base Labs, laboratorio de investigación de Baseten, publica en Hugging Face mammoth-1 (27B) y elephant-1 (9B), modelos de decisión creados a partir de Qwen3.5. Según la empresa, mammoth-1 obtiene 71,24 puntos en el Jev Decision Index, 1,8 puntos por encima de Perplexity Decider v1.2, y elephant-1 es el mejor por debajo de 15.000 millones de parámetros. La clasificación Jev confirma de forma independiente esas puntuaciones, mientras que los precios de API y la velocidad no se han publicado. Las mejoras proceden de una mezcla de entrenamiento de 6,21 millones de ejemplos y de una técnica que enseña a decir 'no lo sé'.

Qué significa

Estos modelos devuelven probabilidades calibradas en lugar de texto, lo que sirve para tareas como clasificar tickets de soporte o evaluar documentos con respuestas predefinidas.

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