Стартап TypeSafe AI представил модель Jev, созданную не для общения с людьми, а для взаимодействия между машинами. Вместо текстовых ответов на естественном языке она формирует вероятностные структурированные решения, которые могут использовать другие программы и ИИ-системы.
Разработчики утверждают, что Jev не подвержена галлюцинациям, хотя полностью исключить ошибки при работе с вероятностями невозможно. По их словам, для систем с жёсткими требованиями к задержке и глубокими цепочками зависимостей это критично важно, в отличие от обычных чат-ботов.
Главное преимущество модели — скорость: ответ формируется за 70–500 мс, что в 40–200 раз быстрее традиционных систем. В демонстрации Jev справилась за 0,114 с, тогда как GPT-5.6 Terra потратила 8,566 с.
Стоимость использования также значительно ниже: $0,042 за 1 млн входных токенов и бесплатные выходные токены. Для сравнения, GPT-5.6 Terra стоит $2 за 1 млн входных и $12 за 1 млн выходных токенов, а по сравнению с Anthropic Fable 5.1 Jev дешевле в 238 раз.
Работа с моделью начинается с задания состояния — текстовой строки или JSON-объекта, после чего выбирается тип запроса: выбор варианта, числовое значение или вероятность от 0 до 1. Такие ответы малополезны для человека, но идеально подходят для программной обработки.
Jev относится к классу моделей System One и построена на архитектуре обучения с подкреплением для калиброванных решений (RLCD). Она подходит для систем автоматизации, приложений реального времени, классификации данных, проверки входных данных для ИИ и связки различных ИИ-моделей между собой.
На практике модель уже тестируют для классификации обращений в поддержку и оптимизации бизнес-процессов, а в качестве демонстрации возможностей разработчики показали, как Jev может управлять персонажем в игре Doom, получая структурированные данные о состоянии игры.