Jev 在分类器评测中质量与速度均胜出
Malte Ubl 将 TypeSafe AI 的 Jev 用于现有分类器评测，结果在质量上饱和评测集，速度比 Gemini 2.5 Flash Lite 快 6 倍。
用 Jev 分析 3,282 条 X 帖子寻找增长规律
Ian Nuttall 用 Jev 分析了 3,282 条 X 帖子（总浏览量 1 亿），消耗 4,252,330 tokens、花费 $0.1282、耗时 8 分 34 秒，每帖回答 8 个关于主题、钩子、语气等问题，发现教程类帖子中位点赞数为 150。
I gave Jev 3,282 of my X posts across 100M views and asked it to find what actually works for growth. 4,252,330 tokens $0.1282 for the full 8m 34s run! Each post got 8 questions about the topic, hook, tone, whether it teaches something, etc. How-to posts got 150 median likes
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作者发布了一个 DuckDB 扩展，使用 TypeSafe AI 的 Jev 对 CSV/Parquet 文件或 DuckDB 表中的行进行快速分类，约 10 秒处理 1k 行，比 LLM 更快且比分类器更易用。
用 Jev 分类 1018 篇 AI 论文：总成本 0.08 美元
作者用 DeepSeek V4 Flash 生成摘要，再将标题、摘要和 24 个候选主题交给 Jev 分类，完成 1018 篇 AI 论文的归类，总成本 0.08 美元，单篇中位端到端延迟 256 毫秒。
