Jev يتفوق على Gemini 2.5 Flash Lite في جودة وسرعة تقييم المصنف
شغّل Malte Ubl نموذج Jev من TypeSafe AI على تقييم مصنف موجود، فحقق تشبعًا في الجودة وكان أسرع 6 مرات من Gemini 2.5 Flash Lite.
تصنيف 1018 ورقة بحثية في الذكاء الاصطناعي باستخدام Jev بتكلفة 0.08 دولار
لخّص المؤلف كل ورقة باستخدام DeepSeek V4 Flash، ثم أرسل العنوان والملخص و24 موضوعًا محتملًا إلى Jev للتصنيف، فتمت معالجة 1018 ورقة بحثية في الذكاء الاصطناعي بتكلفة إجمالية 0.08 دولار وزمن استجابة وسيط 256 مللي ثانية لكل ورقة.
I used Jev to classify 1,018 AI research papers. The result: $0.08 total cost and 256ms median end-to-end latency per paper. The pipeline was: 1. Summarize each paper with DeepSeek V4 Flash 2. Send the title + summary + 24 possible topics to Jev 3. Use Jev to classify each
· 2 ألف likesOpen on X
More like this
تصنيف سريع للصفوف في DuckDB باستخدام Jev
أصدر المؤلف إضافة DuckDB تستخدم Jev من TypeSafe AI لتصنيف الصفوف بسرعة في ملفات CSV/Parquet أو جداول DuckDB، حوالي 10 ثوانٍ لـ 1k صف، أسرع من LLM وأسهل من المصنف.
محاكاة نية تبني المنتج لـ 150 شخصية خيالية عبر Jev API
بنى المؤلف نظامًا يرسل 12 سؤالًا عبر Jev API إلى كل من 150 شخصية خيالية للسؤال عن نية تبني المنتج. كانت التكلفة الفعلية 1.8 ين واستغرق الوقت حوالي 5 ثوانٍ؛ وهو سريع بما يكفي لكنه يتضمن زمن استجابة.
