Malte Ubl прогнал Jev от TypeSafe AI на существующей оценке классификатора: он насытил оценку по качеству и оказался в 6 раз быстрее Gemini 2.5 Flash Lite.
Ran @typesafeai's Jev against an existing classifier eval that previously used Gemini 2.5 Flash Lite. It won both on quality (saturated the eval) and speed (6x)
Автор выпустил расширение для DuckDB, использующее Jev от TypeSafe AI для быстрой классификации строк в CSV/Parquet-файлах или таблицах DuckDB: около 10 секунд на 1k строк — быстрее LLM и удобнее классификатора.
Автор суммировал каждую статью с помощью DeepSeek V4 Flash, затем передал заголовок, аннотацию и 24 возможные темы в Jev для классификации. Обработано 1018 статей об ИИ при общих затратах $0,08 и медианной сквозной задержке 256 мс на статью.
Автор создал систему, которая через Jev API отправляет по 12 вопросов каждой из 150 вымышленных персон, спрашивая об их намерении принять продукт. Фактические затраты составили 1,8 иены, а время — около 5 секунд; это достаточно быстро, но включает задержку.
