En el benchmark WebMCP, Jev por sí solo sobre el DOM sin procesar completa 25/49 tareas. Al combinar la selección de herramientas WebMCP con Mercury 2.5 para escribir argumentos, alcanza 49/49 con un costo de modelo unas 112 veces menor que 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 presenta un agente de navegador de código abierto que combina Browser Use y Jev, encuentra vuelos en 7 segundos por 0,0039 dólares, usando nuevo espacio de acciones por paso, espacio de estados DOM y respaldo de LLM pequeño para escribir.
Scott Williams predice que los modelos personalizados estilo Jev (decodificación restringida en paralelo) harán más eficientes en tokens los sistemas de agentes existentes, creando millonarios.
El usuario elogia la extremadamente rápida reproducción de cada movimiento y comando del modelo JEV, y cree que los bots serán más inteligentes.
