mammoth-1

mammoth-1 来自 Baseten，发布日期为 2026 年 10 月 19 日。现有资料没有标注它属于哪个模型系列，也没有给出能力标签、上下文长度、输入输出价格或第三方跑分，因此无法确认它具体解决哪类任务。可确认的是，它被放在 Baseten 的产品序列中，与同厂商的 elephant-1 并列出现在对比信息里，但两者的价格、上下文与评测数据均未公开。对使用者而言，当前能做的判断不是选型结论，而是持续观察：等待官方补充能力说明、价格口径与部署渠道，再决定是否纳入候选。它更适合作为需要跟踪的待评估模型，而不是已有明确基准的成熟选项。

选型建议需要跟踪 Baseten 新模型或愿意自建评测的团队可以关注 mammoth-1；需要明确价格、跑分与稳定部署的正式选型，应等官方信息补齐后再决定。

• 跟踪 Baseten 新模型的发布节奏，记录官方后续补充的模型卡与定价信息
• 在内部评测集上小流量试跑 mammoth-1，与同厂商 elephant-1 做同条件对比
• 向厂商询价并确认上下文、部署方式与 SLA，再判断是否进入采购短名单
• 把 mammoth-1 作为待评估候选写入模型观察清单，定期复核能力标签与跑分

架构细节未在现有资料中披露，无法确认参数规模、注意力结构或训练方法；以下只能就可见信息做边界说明。

• 结构官方未公布参数规模、层数、注意力机制或模态支持，mammoth-1 的架构只能标注为待披露，暂不适合按具体结构做技术选型。
• 能力能力标签为未标注，上下文长度与工具调用、推理、多语言等支持情况均无公开口径，不能据此推断它能处理长文档或复杂代理任务。
• 披露Baseten 未发布模型卡或技术报告类信息，公开资料较少；与同厂商 elephant-1 的架构差异也无从比较，需等待官方更新。

开源权重

是

许可证

mit

第三方跑分与官方评测均未公开，性能只能做定性判断：没有可验证的强项或短板数据，任何横向排名都不成立。

• 强项现有事实无法确认任何可量化优势，不能声称速度、成本或推理能力领先；对 mammoth-1 的强项判断应暂缓，避免用厂商名替代实测。
• 短板缺少跑分、上下文与价格信息，使它在选型对比中处于信息劣势；与 elephant-1 也无法形成有效差异比较，决策风险偏高。
• 适合适合先做小范围试用与信息跟踪，不适合直接承担对稳定性、成本或评测成绩有硬要求的线上任务；上线前需自建评测。

官方价格未公开，且同类对比中的输入、输出与价差均为空值，无法计算性价比；只能从信息完整度与采购风险角度给出判断。

• 定位mammoth-1 的价格档位未披露，无法判断它面向低成本还是高能力场景；在官方定价前，不宜把它放入预算模型清单。
• 横向对比同厂商 elephant-1 的输入、输出价格同样为空，价差无法计算；两者之间不存在可验证的贵贱关系，不能据此做替代选择。
• 平台差价现有平台覆盖为 0 家，暂无多平台报价可对比；缺少渠道价格，也就无法判断不同部署方式带来的成本差异。
• 省钱没有公开价格与折扣信息，无法给出省钱路径；若要控制成本，只能先向厂商询价并限定试用规模，避免按未证实的价格做预算。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径能力、上下文、价格与跑分均为未公开状态，任何具体数字都缺少来源；涉及 mammoth-1 的精确参数应视为未知，而不是默认值。
• 边界发布日期较新且平台覆盖为 0 家，公开验证材料不足；它能否用于生产、合规或高并发场景，需以官方文档和自测为准。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。