L'autore ha passato un giorno a verificare se JEV riuscisse a instradare gli agenti AI meglio dei grandi modelli. Inizialmente ha perso, ma cambiando il modo di porre la domanda ha pareggiato, con un terzo della latenza e una frazione del costo. Include misurazioni e casi di fallimento.
I spent a day trying to prove JEV could route my AI agents better than the big ones. It lost. Then I changed how I asked the question and it tied them, at a third of the latency and a fraction of the cost. Everything I measured, including where it fails 🧵
Gregor Zunic presenta un agente browser open source che combina Browser Use e Jev, trova voli in 7 secondi a 0,0039 $, usando nuovo spazio azioni per passo, spazio stati DOM e fallback LLM piccolo per digitare.
Scott Williams prevede che i modelli personalizzati in stile Jev (decodifica vincolata parallela) renderanno i sistemi di agenti aziendali più efficienti in token, creando milionari.
L'utente elogia la riproduzione estremamente rapida di ogni movimento e comando del modello JEV, ritenendo che i bot diventeranno più intelligenti.
