Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturma
Bir geliştirici Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturduğunu paylaşıyor, ajanların ürettiği aşırı mühendislik kodunu çözebileceğini öne sürüyor ve sırada neyin test edileceğini soruyor.
Yerel 421M model Laya, hızda bulut Jev'i geçti
Laya, yerel olarak çalışan açık kaynaklı bir System 1 karar modelidir: 421M parametre, ~1GB çıkarım belleği, saniyede 86,5 karar, P50 ~9ms, puan 46; Jev'in saniyede 3,2 kararı, 317ms API gidiş-dönüşü, puan 1 ile karşılaştırıldığında.
🚨 A LOCAL 421M MODEL JUST ATE CLOUD JEV ON SPEED Laya is an open-source System 1 decision model that runs on your machine. Laya: 86.5 decisions/sec, P50 ~9ms, score 46 Jev: 3.2 decisions/sec, 317ms API round-trip, score 1 Ships with: — 421M params — ~1GB inference memory
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev, LLM-as-a-Judge'ı 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyetle mümkün kılıyor
Jev, hangi modelin AGI olduğunu seçmek için kullanıldı; 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyet sunarak LLM-as-a-judge'ı son derece hızlı ve neredeyse ücretsiz hale getiriyor.
TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testi
Filip, TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testinin ne kadar hızlı olduğunu gösteren küçük bir demo paylaştı.
