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.
Jev classificeert 2.300 AI-papers in ~83 s voor $0,14: discussie over pijplijnkosten
De auteur merkt op dat de casus van Jev geschikt is voor kleine teams: 2.300 AI-papers in ~83 seconden voor $0,14, maar waarschuwt dat dit niet de kosten van het Jev-model alleen zijn — oude labels zijn vooraf verwerkt door DeepSeek V4 Flash, dus wat echt gemeten moet worden is de volledige classificatiepijplijn: voorverwerking, Jev-beslissingen en menselijke steekproefcontrole.
Jev 这个案例很适合小团队：2,300 篇 AI 论文，约 83 秒，成本 $0.14。 但这个数字不能直接当成 Jev 的单模型成本。旧标签先由 DeepSeek V4 Flash 跑过，真正该测的是整条分类链路：预处理、Jev 决策和人工抽检加起来还剩多少。
· 0 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.
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.
