Jev verslaat Gemini 2.5 Flash Lite op kwaliteit en snelheid in classifier-evaluatie
Malte Ubl voerde Jev van TypeSafe AI uit op een bestaande classifier-evaluatie: het verzadigde de evaluatie op kwaliteit en was 6x sneller dan Gemini 2.5 Flash Lite.
1.018 AI-papers classificeren met Jev voor $ 0,08
De auteur vatte elk paper samen met DeepSeek V4 Flash en stuurde vervolgens de titel, samenvatting en 24 kandidaat-onderwerpen naar Jev voor classificatie. Er werden 1.018 AI-papers verwerkt tegen $ 0,08 totale kosten en 256ms mediane end-to-end latentie per paper.
I used Jev to classify 1,018 AI research papers. The result: $0.08 total cost and 256ms median end-to-end latency per paper. The pipeline was: 1. Summarize each paper with DeepSeek V4 Flash 2. Send the title + summary + 24 possible topics to Jev 3. Use Jev to classify each
· 2K likesOpen on X
More like this
Snelle rijclassificatie in DuckDB met Jev
De auteur heeft een DuckDB-extensie uitgebracht die TypeSafe AI's Jev gebruikt om rijen in CSV/Parquet-bestanden of DuckDB-tabellen snel te classificeren, ongeveer 10 seconden voor 1k rijen—sneller dan een LLM en ergonomischer dan een classifier.
Simulatie van productacceptatie-intentie van 150 fictieve persona's via Jev API
De auteur bouwde een systeem dat via de Jev API 12 vragen stuurt naar elk van de 150 fictieve persona's om hun productacceptatie-intentie te vragen. De werkelijke kosten waren 1,8 yen en het duurde ongeveer 5 seconden; het is snel genoeg, maar bevat latentie.
