Jevとテキスト生成モデルの違い
Jevは自由形式のテキストを生成しません。並列的な意思決定とトークン単位の生成の違いを、Diogoが比較動画で説明します。
JevがOriorの意思決定を高速化：約8秒から1秒未満へ
投稿者はOriorでのJev活用事例を共有。意思決定ステップがGemini 3.8 Flashの約8秒から1秒未満に短縮。Jevはテキストを書かず、状況と候補回答を受け取り、選択・スコア・はい/いいえの判定を返す。
Jev probably isn’t useful to you. we used it in Orior and took decision steps from ~8 seconds with Gemini 3.8 Flash to under 1 second. both can be true. Jev doesn’t write text. you give it a situation and the possible answers. it returns a choice, a score or a yes/no judgment,
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価格、評価、そしてJevという名前の由来
発表スレッドでは、code + AIのワークフロー評価、発表時の入力価格、無料出力トークンについて説明しています。
Jevモデル：意思決定向け確率生成、LLMより200倍高速・400倍安価
このモデルはテキスト生成ではなく意思決定向けに設計され、トークンごとの応答ではなく各選択肢の確率を並列に出力する。通常のLLMとこのJevモデルの簡易比較例を示している。
