Jev у поєднанні з Mercury 2.5, використовуючи WebMCP, розв'язав 100% завдань у бенчмарку, за приблизно 112 разів нижчої вартості моделі, ніж GPT-6 Astra з computer use та виконанням коду.
We just ran Jev on our WebMCP benchmark. The result: basically broke the benchmark. Jev + Mercury 2.5 (a fast, low-cost LLM) using WebMCP solved 100% of the tasks at roughly 112× lower model cost than GPT-6 Astra using computer use with code execution. Compared to Astra using
Gregor Zunic представляє відкритий браузерний агент, що поєднує Browser Use і Jev: пошук рейсів за 7 секунд і 0,0039 долара, з новим простором дій на кожному кроці, простором станів DOM і резервною малою LLM для введення.
Скотт Вільямс прогнозує, що кастомні моделі у стилі Jev (паралельне обмежене декодування) зроблять наявні агентні системи компаній більш токен-ефективними та створять мільйонерів.
Користувач хвалить модель JEV за надзвичайно швидке відтворення кожного руху та команди, вважаючи, що боти стануть розумнішими.
