El autor realizó 662 pruebas de precisión de Jev con los conjuntos de datos SMS Spam Collection y Banking77 de Kaggle, con resultados sorprendentes.
How accurate is Jev, really? I tested it with two Kaggle datasets 662 times, and the results were a bit surprising. I used datasets from Kaggle: - SMS Spam Collection: 5,574 English text messages, sampled 200 for a smoke test - Banking77: 13,000 real banking app queries, 77
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.
