Eric Mao se sorprende de que Jev no sea más relevante para datos tabulares, cree que toda empresa de hojas de cálculo con IA debería reconstruir su producto con Jev y menciona que procesa 100k filas.
I’m surprised Jev for tabular data isn’t a bigger deal. Every ai spreadsheet company should be racing to rebuild their product ground up with Jev. When we were building people search last year we spent months optimizing the search algorithm. Here is Jev processing 100k rows for
Malte Ubl ejecutó Jev de TypeSafe AI en una evaluación de clasificador existente: saturó la evaluación en calidad y fue 6 veces más rápido que Gemini 2.5 Flash Lite.
El autor publicó una extensión de DuckDB que usa Jev de TypeSafe AI para clasificar rápidamente filas en archivos CSV/Parquet o tablas DuckDB, tardando unos 10 segundos por 1k filas, más rápido que un LLM y más ergonómico que un clasificador.
El autor resumió cada artículo con DeepSeek V4 Flash y luego envió el título, el resumen y 24 temas candidatos a Jev para su clasificación, procesando 1.018 artículos de IA con un coste total de 0,08 $ y una latencia mediana de 256 ms por artículo.
