Компания TypeSafe AI представила модель Jev, разработка которой велась два года в скрытом режиме. Система использует метод обучения Reinforcement Learning for Calibrated Decisions. Стоимость использования составляет $0,042 за миллион входных токенов, выходные данные бесплатны, а размер контекстного окна достигает 32 000 токенов.
Jev демонстрирует точность на уровне Sonnet 5 при меньших задержках. В тестах модель показала результат 76,0% в задачах клиентской поддержки и 61,8% в обработке счетов. По данным Vercel, Jev стала самой быстрорастущей моделью в истории AI Gateway: за первые сутки её начали использовать 13% платных команд, что вдвое выше показателей GPT-5.6.
Модель применяется для интерпретации контрактов и как замена LLM-ранкерам. Исследования показали, что Jev сокращает медианную задержку принятия решений на 22,4% по сравнению с DeepSeek и на 61,9% по сравнению с Gemini. Демонстрация работы модели при 10 запросах в секунду показала стоимость эксплуатации на уровне $7 в час.
После выхода Jev компания Fastino Labs выпустила конкурирующие модели GLiDE и GLiNER2.5-Decide. На рынке также появились open-source аналоги и экспериментальные интеграции от Arize и Langfuse. Эти решения предназначены для задач, где требуется получение четкого ответа для выполнения кода, а не генерация текста для чтения человеком.
