Im WebMCP-Benchmark löst Jev allein auf dem rohen DOM 25/49 Aufgaben. Mit WebMCP-Toolauswahl und von Mercury 2.5 geschriebenen Argumenten erreicht es 49/49 bei etwa 112-mal geringeren Modellkosten als GPT-6 Astra.
🧪 The WebMCP benchmark by @0xidanlevin is the best stress test so far. Jev alone on the raw DOM: 25/49 tasks. Jev picking WebMCP tools + Mercury 2.5 writing args: 49/49, ~112x lower model cost than GPT-6 Astra. https://webmcp.com/benchmark
Gregor Zunic präsentiert einen Open-Source-Browser-Agenten, der Browser Use und Jev kombiniert, Flüge in 7 Sekunden für 0,0039 $ findet und dabei neuen Aktionsraum pro Schritt, DOM-Zustandsraum und kleines LLM-Fallback zum Tippen nutzt.
Scott Williams prognostiziert, dass Custom-Jev-Modelle (paralleles constrained Decoding) bestehende Agentensysteme token-effizienter machen und Millionäre hervorbringen.
Der Nutzer lobt die extrem schnelle Reproduktion jeder Bewegung und jedes Befehls durch das JEV-Modell und glaubt, dass Bots dadurch intelligenter werden.
