Jev kết hợp với Mercury 2.5 sử dụng WebMCP đã giải quyết 100% nhiệm vụ trong một benchmark, với chi phí mô hình thấp hơn khoảng 112 lần so với GPT-6 Astra sử dụng computer use với thực thi mã.
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 giới thiệu tác nhân trình duyệt mã nguồn mở kết hợp Browser Use và Jev, tìm chuyến bay trong 7 giây với chi phí 0,0039 USD, dùng không gian hành động mới mỗi bước, không gian trạng thái DOM và LLM nhỏ dự phòng để nhập.
Scott Williams dự đoán các mô hình phong cách Jev tùy chỉnh (giải mã ràng buộc song song) sẽ giúp hệ thống tác nhân hiện có tiết kiệm token hơn, tạo ra triệu phú.
Người dùng ca ngợi mô hình JEV vì tốc độ tái tạo cực nhanh từng chuyển động và lệnh, tin rằng bot sẽ trở nên thông minh hơn.
