Что такое Jev?
Jev — первая модель System One от TypeSafe AI. Вместо того чтобы писать текст как чат-бот, она читает состояние вашей программы и возвращает типизированное, откалиброванное решение — choice, score или вероятность да/нет — на которое ваше ПО может реагировать напрямую.
Коротко
Большие языковые модели создавались, чтобы разговаривать с людьми. Jev создан, чтобы его вызывали машины. Вы даёте ему некоторый контекст и точные вопросы, на которые нужны ответы, и он отвечает структурированными значениями вместо текста. Поскольку форма ответа фиксируется вашим запросом, Jev не может галлюцинировать формат или выдать недопустимый тип — он может вернуть только один из определённых вами вариантов, score по заданной вами шкале или вероятность между 0 и 1.
Почему "System One"?
Название заимствовано из психологии мышления. "System Two" — это медленное, обдуманное, вербальное рассуждение, именно его имитируют LLM, когда расписывают ответ. "System One" — это быстрое, интуитивное суждение, происходящее в мгновение ока. Jev спроектирован для этой роли в ПО: миллионы небольших, быстрых решений, которым не нужен абзац сгенерированного текста — маршрутизация, оценка, фильтрация, извлечение, контроль.
Как работает Jev: RLCD
Jev обучается методом, который TypeSafe называет Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD). Цель не в гладком письме — в калибровке: когда Jev говорит, что уверен на 80%, он должен быть прав примерно в 80% случаев. Каждый ответ сопровождается распределением вероятностей, чтобы ваш код мог решить, сколько уверенности требует та или иная развилка, и эскалировать остальное.
О чём его можно спросить
Каждый вопрос, который вы отправляете Jev, относится к одному из трёх примитивов:
- choice — выбрать один из до 255 помеченных вариантов.
- score — разместить ввод на упорядоченной шкале из 2–10 уровней.
- noul — откалиброванное да/нет, возвращаемое как вероятность от 0 до 1.
Можно задать сразу несколько; Jev оценивает их параллельно за один round trip. Лучший способ это почувствовать — запустить живой пример в playground.
Jev против большой языковой модели
- Вывод: типизированные структурированные значения и вероятности, а не свободный текст.
- Скорость: 70–500ms — примерно в 40–200× быстрее фронтирной LLM на сопоставимых задачах.
- Стоимость: $0.25–$0.42 за миллион входных токенов, вывод бесплатно (доли цента за решение).
- Безопасность: без галлюцинированных форматов и без ошибок типов, по построению.
- Применение: его вызывают другие программы и агенты, а не читает конечный пользователь.
Кто создал Jev?
Jev создан в TypeSafe AI, основанной бывшим исследователем OpenAI Diogo Almeida — соавтором работы по RLHF, стоящей за ChatGPT — вместе с Erik Gafni и Sasha Sheng. Компания вышла из режима stealth в сентябре 2026 года с посевным финансированием в $40M во главе с DCVC. Тезис Almeida: если ИИ изменит то, как делается работа, люди не могут быть единственными потребителями интеллекта — большая его часть должна тихо жить внутри ПО.
Попробуйте Jev сами
Вам не нужен ключ, чтобы увидеть, что он делает. Откройте бесплатный playground, выберите реальное демо — сортировка поддержки, модерация, оценка лидов, риск в ревью кода — и посмотрите, как Jev возвращает типизированные ответы с откалиброванными вероятностями. Когда будете готовы строить, в руководстве по API есть примеры для копирования на curl, Python и TypeScript.