Post porównuje wzmianki w czacie grupowym, orkiestrator LLM i TypeSafe Jev przy decydowaniu, który agent odpowiada, podając medianę 0,29 s i $0,00002 za wiadomość.
$10k/month just to decide which agent should answer. not to answer. to decide. group chat + @mentions: fast, cheap, terrible UX. an LLM orchestrator: nice UX, 4-7s and $0.00046 a message. @typesafeai jev: 0.29s median, $0.00002. same decision, $20/month.
Gregor Zunic prezentuje otwartoźródłowego agenta przeglądarki łączącego Browser Use i Jev, znajduje loty w 7 sekund za 0,0039 USD, używając nowej przestrzeni akcji na krok, przestrzeni stanów DOM i małego LLM awaryjnego do wpisywania.
Scott Williams przewiduje, że niestandardowe modele w stylu Jev (równoległe dekodowanie z ograniczeniami) zwiększą efektywność tokenową istniejących systemów agentowych firm, tworząc milionerów.
Użytkownik chwali model JEV za niezwykle szybkie odtwarzanie każdego ruchu i polecenia, uważając, że boty staną się mądrzejsze.
