Der JevBench-Vergleich von Benchmark Heaven zeigt Jev 1.13.0 mit 86,6 % öffentlich und 36,7 % versiegelt, während GPT-6 Luna 99,6 % und 95,5 % erreicht. Luna liegt auf JevBench weiterhin auf Platz 30; die Kostenachse (0,135 $ vs. 0,040 $ pro 1.000 Entscheidungen) und das Gate unter 50 sind wichtige Erklärungen.
GPT-6 Luna (medium) gets nearly everything right: 99.6% public, 95.5% sealed. Jev 1.13.0: 86.6% and 36.7%. Luna still ranks #30 on JevBench. One column explains it: $0.135 per 1,000 decisions vs $0.040, Cost axis 36.0. Below 50, the gate applies. https://benchmarkheaven.com/jev-models/v1.4.1?compare=jev-1.13.0,gpt-6-luna…
Malte Ubl testete Jev von TypeSafe AI in einem bestehenden Klassifikator-Eval: Es sättigte das Eval qualitativ und war 6-mal schneller als Gemini 2.5 Flash Lite.
Der Autor hat eine DuckDB-Erweiterung veröffentlicht, die TypeSafe AIs Jev nutzt, um Zeilen in CSV/Parquet-Dateien oder DuckDB-Tabellen schnell zu klassifizieren – etwa 10 Sekunden für 1k Zeilen, schneller als ein LLM und ergonomischer als ein Klassifikator.
Der Autor fasste jedes Paper mit DeepSeek V4 Flash zusammen und übergab Titel, Zusammenfassung und 24 mögliche Themen an Jev zur Klassifizierung. 1.018 KI-Papers wurden bei 0,08 $ Gesamtkosten und 256 ms medianer End-to-End-Latenz pro Paper verarbeitet.
