Jev.
Что умеет и где ломается Jev: большое тестирование
В работе с моделями важно не только знать их точность, скорость и цену, но и понимать, где им можно доверять, а где нужна дополнительная проверка. Многие ограничения обнаруживаются уже в процессе интеграции — и о них хотелось бы знать заранее.
Нейросеть, которая молчит
15 сентября стартап TypeSafe AI вышел из стелса с раундом $40 млн и необычной новой моделью Jev. Она не умеет разговаривать и не пишет текста.Зачем она нужна? В компаниях AI чаще всего не болтает с человеком, а принимает тысячи мелких решений внутри программ: куда отправить письмо, насколько срочна заявка, похож ли платеж на мошенничество. Сейчас их все чаще отдают LLM, и она каждый раз генерирует текст, хотя программе нужно одно решение.
В Ollama добавили поддержку локальных Jev‑подобных моделей
В Ollama появилась поддержка Jev‑подобных моделей, которые выбирают ответ из заданных вариантов и возвращают оценки вероятностей. Функцию добавили в версии 0.35, а сами модели работают полностью локально.
Закрытый Jev против открытой Laya: сравниваем decision-модели в RAG-реранжировании
Можно ли заменить облачный Jev локальной Laya Multilingual? После сравнения Jev с обычными LLM проверил Jev и Laya на реранжировании документов. Сравнил качество и скорость на трех поисковых наборах, добавив специализированные BGE и Qwen3-Reranker.Зачем здесь реранкерПредставим вопрос: как найти честного страхового брокера в Канаде? Поиск может вернуть и советы по выбору специалиста, и обсуждение дешевой автостраховки. Во втором тексте тоже есть Канада, брокеры и страхование, но вопрос пользователя другой.
Jev: модель, которая не пишет текст, а принимает решения
Последний год я слежу за LLM-шным хайпом, и каждый день появляется что-то новое. На этот раз хочу рассказать про Jev — модель TypeSafe System One, которую я изучал последние пару недель. Она сразу меня зацепила: это не очередная LLM, а штука с принципиально другой механикой. Сразу обозначу: не будет «это меняет мир» и «всё гениально просто». Будет сухой разбор от первого лица: что это, как работает и во сколько реально обходится.
Jev, Laya и Gemini Flash на трёх задачах классификации в поддержке
За неделю я прогнал три задачи из своего прода через модели, которые только выбирают из списка, ставят оценку по шкале или возвращают вероятность. Jev как закрытая, Laya как опенсорсный аналог, плюс gemini flash lite как третий кандидат. Две задачи из трёх они закрывают, третью не закроет ни одна, и понять это можно было до всякого замера.Меня интересовал не обзор моделей. Хотелось рамки: какие задачи вообще имеет смысл отдавать такому инструменту. Ниже три замера на живом трафике, шесть признаков подходящей задачи и раздел с оговорками, где я честно перечисляю, чего эти цифры не доказывают.
А что думают сами LLM насчет наличия у себя сознания?
Дискуссии об LLM в массовой культуре на данный момент можно разделить на две большие категории — техно‑оптимистов и техно‑алармистов.
Jev: модель, которая ничего не пишет
Если вы много слышали про Jev, но так и не разобрались до конца в чем состоит его идея, то мы с командой решили собрать все воедино и рассказать что это за загадочно дешевая модель, которая выдает бесплатно токены ответа. Начнем Мы привыкли, что нейросеть должна что‑то генерировать. ChatGPT пишет ответ, Claude Code — пишет код, Gemini может редактировать таблицы и презентации. Даже если от модели требуется всего лишь определить, спам перед ней или нет, внутри все равно запускается большая языковая модель, которая последовательно генерирует токены, а взаимодействие с ней происходит в формате чата.
Jev и обычные LLM: сравниваем качество, скорость и стоимость
В приложениях и агентах от AI не всегда нужен текст на несколько абзацев. Иногда достаточно выбрать категорию, проверить условие или поставить оценку. Я решил разобраться, даёт ли специализированная модель Jev от TypeSafe преимущества перед обычными LLM в таких задачах. Для проверки подготовил комментарии на русском и английском и сравнил качество ответов, скорость и стоимость.Что такое Jev
