TypeSafe AI представила Jev, ИИ-модель для общения с другими машинами

Стартап TypeSafe AI представил модель искусственного интеллекта Jev, рассчитанную на взаимодействие не с людьми, а с другими программами и ИИ системами. По заявлению разработчиков, она работает значительно быстрее и обходится дешевле традиционных больших языковых моделей.

Вместо ответов на естественном языке Jev формирует вероятностные решения, которые могут напрямую использовать другие программы или ИИ. Такой подход особенно полезен в задачах с заранее определённым набором возможных результатов. Например, при наличии структурированных данных о состоянии игрового персонажа модель способна управлять им в Doom. Основное применение Jev разработчики видят в классификации обращений в службу поддержки и оптимизации бизнес процессов.

Работа с Jev начинается с передачи состояния системы. Это может быть обычная текстовая строка или JSON объект. Затем задаётся тип результата: выбор одного из вариантов, числовое значение или вероятность в диапазоне от 0 до 1. Для человека такой формат малоинформативен, зато программному обеспечению он позволяет быстро получить нужное решение. Jev относится к моделям класса System One и использует архитектуру обучения с подкреплением для калиброванных решений, RLCD.

Главным преимуществом модели разработчики называют скорость. Если традиционным ИИ системам иногда требуются минуты для подготовки ответа, Jev обрабатывает запрос за 70–500 мс. По заявлению TypeSafe AI, это обеспечивает преимущество в 40–200 раз. В демонстрации модель выдала результат за 0,114 секунды, тогда как GPT-5.6 Terra справилась с аналогичной задачей за 8,566 секунды.

Стоимость использования Jev также значительно ниже. Входные данные обходятся в $0,042 за 1 млн токенов, а обработка выходных данных не тарифицируется. Для сравнения, GPT-5.6 Terra стоит $2 за 1 млн входных и $12 за 1 млн выходных токенов. По сравнению с Anthropic Fable 5.1, согласно данным TypeSafe AI, Jev дешевле в 238 раз.

Разработчики утверждают, что Jev не склонна к галлюцинациям и не генерирует заведомо ошибочные ответы. Однако использование структурированных результатов и вероятностей само по себе не исключает ошибок. В TypeSafe AI отмечают, что для систем, где важны строгие ограничения по задержке или надёжность на каждом уровне цепочки зависимостей, даже редкие ошибки традиционных моделей могут создавать серьёзные проблемы.

TypeSafe AI рассматривает Jev как инструмент для ИИ автоматизации, приложений реального времени и систем, где решения необходимо принимать с минимальной задержкой. Модель также может использоваться для классификации больших массивов данных, проверки входной информации и в качестве дополнительного слоя управления другими ИИ системами.