Jev ชนะ Gemini 2.5 Flash Lite ทั้งด้านคุณภาพและความเร็วในการประเมินตัวจำแนก
Malte Ubl ทดลองใช้ Jev ของ TypeSafe AI กับชุดประเมินตัวจำแนกที่มีอยู่ โดยทำคะแนนคุณภาพได้เต็มชุดประเมินและเร็วกว่า Gemini 2.5 Flash Lite 6 เท่า
จำลองความตั้งใจในการนำผลิตภัณฑ์ไปใช้ของ 150 บุคคลสมมติผ่าน Jev API
ผู้เขียนสร้างระบบที่ส่ง 12 คำถามผ่าน Jev API ไปยังบุคคลสมมติ 150 คนเพื่อถามความตั้งใจในการนำผลิตภัณฑ์ไปใช้ ค่าใช้จ่ายจริงอยู่ที่ 1.8 เยน และใช้เวลาประมาณ 5 วินาที ถือว่าเร็วเพียงพอ แต่รวมเวลาแฝงด้วย
I built a system to ask 150 fictional personas on the trending Jev about their product adoption intent. It throws 12 questions via API for each of the 150 personas. The actual cost was 1.8 yen, and the time taken was about 5 seconds. It's plenty fast, but it includes latency
· 1.1K likesOpen on X
More like this
จำแนกแถวอย่างรวดเร็วใน DuckDB ด้วย Jev
ผู้เขียนเปิดตัวส่วนขยาย DuckDB ที่ใช้ Jev ของ TypeSafe AI เพื่อจำแนกแถวอย่างรวดเร็วในไฟล์ CSV/Parquet หรือตาราง DuckDB ใช้เวลาประมาณ 10 วินาทีสำหรับ 1k แถว เร็วกว่า LLM และใช้งานง่ายกว่าตัวจำแนก
จำแนกบทความ AI 1,018 ชิ้นด้วย Jev ในราคา 0.08 ดอลลาร์
ผู้เขียนสรุปแต่ละบทความด้วย DeepSeek V4 Flash แล้วส่งชื่อเรื่อง บทสรุป และ 24 หัวข้อที่เป็นไปได้ให้ Jev จำแนก โดยประมวลผลบทความ AI 1,018 ชิ้นด้วยต้นทุนรวม 0.08 ดอลลาร์ และความหน่วงแบบ end-to-end มัธยฐาน 256ms ต่อบทความ
