Fulvwa ajoute une fonction de détection IA
Le plugin Fulvwa utilise l'historique des commentaires du compte combiné au modèle Jev pour détecter le contenu généré par IA. Le plugin est en cours de validation et sera partagé une fois approuvé.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Lancements.
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
Sélection curée · Non exhaustive · Mise à jour manuelle
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Poids de Drex Max v1 publiés, la fiche modèle compare avec Jev 1.13
Nace AI a publié les poids de Drex Max v1 sur Hugging Face : 26 milliards de paramètres, environ 52 Go en bf16. Ce modèle ne génère pas de texte ; à partir d'un état et de questions, il produit les probabilités de chaque option en une passe avant, adapté au routage local. La fiche modèle le compare à Jev 1.13 avec un score de 67,52.
fastbrowse : agent navigateur open source propulsé par Jev
Cillian Berragan annonce la sortie de fastbrowse, un agent navigateur open source propulsé par Jev, conçu pour résoudre la difficulté du contrôle de navigateur par les agents. Assez économique pour fonctionner à grande échelle, avec un benchmark de 10,6x par rapport à Browser Use.
Lancement de Zuse : un modèle de décision européen compatible avec l'API Jev
Construit en Norvège, Zuse propose le même format d'API que Jev, est hébergé dans l'UE et affiche 90 % de précision sur 27 langues européennes dans ses benchmarks. Essai gratuit. Link
Le modèle Jev 2B rivalise avec Qwen3.5-397B sur JevOCRBench
Le post affirme que Jev est l'histoire réelle : un modèle 2B obtient 93,6 AUROC sur JevOCRBench, proche de 93,8 pour Qwen3.5-397B-A17B, et fonctionne avec n'importe quel OCR en vérifiant sa sortie.
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TypeSafe AI lance Jev en accès anticipé
Grok résume la récente sortie de Jev : Jev a été lancé en accès anticipé limité le 15 septembre 2026. TypeSafe AI, fondée en 2024 par Diogo Almeida, Erik Gafni et Sasha Sheng, l'a annoncé ce jour-là ainsi qu'un tour de table de 40 millions de dollars mené par un investisseur.
Jev spécialisé japonais, des images réussies
Yuma Ichikawa présente le Jev spécialisé japonais développé par son équipe et note que la génération d'images est également de bonne qualité.
Le modèle de décision Jev prend en charge les images
Le modèle Jev de TypeSafe AI peut désormais traiter des images et fournir des jugements oui/non, des étiquettes ou des scores, avec rapidité et à faible coût.
TypeSafe lève 40 M$ pour Jev, un modèle de décision
TypeSafe a levé 40 M$ pour Jev, un modèle de décision. Trois jours plus tard, Convai a publié Laya, un rival open source, annonçant une précision supérieure (benchmark interne).
Baseten lance joey-1 : un modèle de décision IA à faible coût
Baseten lance joey-1, un modèle de 2 milliards de paramètres pour la classification et la notation, sans génération de texte libre. Inférence à seulement 0,01 $ par million de tokens, latence P50 de 20 ms et score de 63,30 sur l'indice de décision Jev 0.4, contre 72,24 pour elephant-1.
Jev : des décisions rapides et économiques dans vos applications et flux de travail
Nate Pacyga partage comment Jev prend des décisions rapides et économiques dans les applications et flux de travail, tout en laissant la génération de texte aux LLM. Il utilise également Jev pour exécuter son jeu de guerre et invite à un essai gratuit. Link
Le nouveau modèle Jev de TypeSafe AI démontre le scoring parallèle de leads
Jev est un nouveau modèle de TypeSafe AI. Une démonstration montre que le scoring de leads CRM prend 75 secondes un par un, mais avec Jev, 32 leads en parallèle prennent 3,7 secondes, pour le même coût (~2 cents). Un cours complet arrive bientôt.
