Jev ชนะ Gemini 2.5 Flash Lite ทั้งด้านคุณภาพและความเร็วในการประเมินตัวจำแนก
Malte Ubl ทดลองใช้ Jev ของ TypeSafe AI กับชุดประเมินตัวจำแนกที่มีอยู่ โดยทำคะแนนคุณภาพได้เต็มชุดประเมินและเร็วกว่า Gemini 2.5 Flash Lite 6 เท่า
การทดสอบโดยบุคคลที่สามเปรียบเทียบความแม่นยำของโมเดล FLock และ Jev System One
บุคคลที่สามทดสอบความแม่นยำกับ 68 คำถาม: THIS/THAT Model 1.0 ของ FLock ได้ 94.1% และบริการ System One แบบโฮสต์ Jev ได้ 76.5% โพสต์ระบุว่าผลลัพธ์น่าพอใจสำหรับโมเดลตัดสินใจเฉพาะทาง แต่ยังมีข้อจำกัดในงานซับซ้อน เช่น การท่องกราฟและการคำนวณหลายขั้นตอน
제3자가 정확도 검증을 위해 기록한 68개 질문 테스트 결과: FLock의 THIS / THAT Model 1.0: 94.1% Jev (호스팅형 System One 서비스): 76.5% 특화된 의사결정 모델로서는 고무적인 결과입니다. 다만 그래프 탐색이나 여러 단계의 산술 연산이 필요한 복잡한 작업은 여전히 한계로 남아 있습니다.
· 0 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
