Jev против моделей генерации текста
Jev не генерирует свободный текст. Сравнительное видео показывает различие между параллельным принятием решений и генерацией текста по токенам.
Модель принятия решений Kev-0.6B класса Jev выполняет один прямой проход на Apple Neural Engine
Kev-0.6B — это модель принятия решений класса Jev, работающая на Apple Neural Engine. Один прямой проход, без генерации токенов, 7,18 мс на решение при p99 7,53 мс. Размещение пока не утверждается; оно измеряется тремя способами: только CPU возвращает нули, а инструмент Apple xctrace Neural Engine насчитывает 303.
Kev-0.6B, a Jev-class decision model, running on the Apple Neural Engine. One forward pass, no token generation. 7.18 ms per decision, p99 7.53. Placement isn't asserted yet, it's measured three ways: CPU-only returns zeros, Apple's xctrace Neural Engine instrument counts 303
· 1 likesOpen on X
More like this
Цены, оценки и происхождение названия Jev
Тред запуска объясняет оценки рабочих процессов code + AI, объявленную цену входных токенов и бесплатные выходные токены.
Модель Jev: генерация вероятностей для принятия решений, в 200 раз быстрее и в 400 раз дешевле LLM
Эта модель создана для принятия решений, а не генерации текста: она выдаёт вероятности для каждого варианта параллельно, а не ответ токен за токеном. Автор приводит упрощённый пример сравнения обычных LLM с этой моделью Jev.
