Створення класифікатора кодової бази з Jev
Розробник ділиться створенням класифікатора кодової бази з Jev, припускаючи, що це може вирішити проблему переускладненого коду від агентів, і запитує, що тестувати далі.
Jev проти Claude Fable 5.1 та GPT-6 Astra: різниця між прийняттям рішень і генерацією
Хамза Халід порівнює Jev, Claude Fable 5.1 і GPT-6 Astra за характеристиками, бенчмарками та цінами. Він стверджує, що Jev ухвалює рішення, тоді як Fable і Astra генерують, і виділяє переваги Fable 5.1: 73,4% у CursorBench 3.2, на 75% дешевше читання кешу за 0,25 долара за 1 млн токенів.
JEV VS CLAUDE FABLE 5.1 VS GPT-6 ASTRA: I compared all 3 spec by spec, benchmark by benchmark, price by price Jev decides. Fable and Astra generate. They do different jobs Where Fable 5.1 wins: - CursorBench 3.2: 73.4% - 75% cheaper than before - Cache reads at $0.25 per 1M
· 2 likesOpen on X
More like this
Jev забезпечує LLM-as-a-Judge у 20–200 разів швидше та у 40–400 разів дешевше
Jev використано для вибору моделі AGI, забезпечуючи у 20–200 разів більшу швидкість і у 40–400 разів меншу вартість, роблячи LLM-as-a-judge надзвичайно швидким і майже безкоштовним.
Тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode
Filip ділиться невеликим демо, що показує швидкість тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode.
