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.
Порівняння Jev і локальної відкритої версії Laya у Snake
Допис стверджує, що Laya з 421 млн параметрів робить ставку на локальний висновок, мілісекундні рішення та відсутність мережевої залежності, перевершуючи Jev у тесті Snake з 46 очками, 86,5 операцій/с і медіанною затримкою 15,3 мс проти 1 очка, 3,2 операцій/с і 298,1 мс у Jev.
🚨 Jev 刚出火，就遇上了开源本地版 Laya超越他了 4.21 亿参数的 Laya，主打本地推理 + 毫秒级决策 + 无网络依赖。 同一场贪吃蛇实测： 🐍 Laya：46分｜86.5次/秒 ☁️ Jev：1分｜3.2次/秒 中位延迟更是： Laya 15.3ms vs Jev 298.1ms 三年研发 vs 三天开源爆发。
· 0 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.
