Jev क्या है? इससे लोग पहले से बना रहे हैं ये 9 चीजें

यहाँ tl;dr ELI5 (सरल भाषा में) है।

AI को बहुविकल्पीय प्रश्न (multiple choice) के रूप में सोचें, निबंध लेखन के रूप में नहीं।

यह चैट नहीं करता। यह ऐसे निर्णय लेता है जिन पर आपका सॉफ़्टवेयर कार्य कर सकता है: "क्या यह स्पैम है या नहीं?" "इस एजेंट को किस टूल का उपयोग करना चाहिए?" "क्या इसकी आवश्यकता किसी इंसान की है?"

रोमांचक हिस्सा: TypeSafe के अपने वर्कफ़्लो बेन्चमार्क्स में फ्रंटियर LLMs की तुलना में लगभग 200x तेज़ और 400x सस्ता, सेकंड के एक अंश में रिस्पॉन्स के साथ।

यह शक्तिशाली क्यों है: कल्पना करें कि कोई ऐप या एजेंट बिना LLM के साथ सैकड़ों महंगे और धीमे संवाद किए, छोटे-छोटे कई निर्णय ले रहा है।

मुश्किल सोचने और लिखने के लिए बड़े मॉडल को रखें। बीच में आने वाले तेज़-तर्रार निर्णयों के लिए Jev का उपयोग करें।

ओह, और इसे अनौपचारिक रूप से Diogo Almeida ने बनाया है, जो ChatGPT के सह-निर्माता हैं और RLHF के सह-आविष्कारकों में से एक हैं, जिन्होंने इस पर दो साल तक गुप्त रूप से काम किया।

यह है पिच। यहाँ सबूत बताते हैं क्या कहते हैं।

नौ /last30days स्वीप्स, हर रॉ फ़ाइल पूरी तरह पढ़ी गई, और हर बड़ा पोस्ट लाइव पेज के विरुद्ध हाथ से जाँचा गया। लॉन्च पोस्ट दो दिनों में 66K लाइक्स और 31.4M व्यूज पर बैठा है।

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904

इस पर बना एक ब्राउज़र एजेंट ने एक दिन में 1.8M व्यूज प्राप्त किए। और एक डेवलपर ने अपना बिल गिना: लगभग 5,000 अनुरोधों के लिए करीब दो डॉलर, जो क्लासिफिकेशन, मॉडल राउटिंग, इंटेंट और स्टीयरिंग में फैले थे।

https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593

मैंने ये वर्कफ़्लो नहीं चलाए। मैंने रिसर्च को कम्युनिटी की ओर मोड़ा और उस चीज़ को रैंक किया जो लोग वास्तव में शिप कर रहे हैं। 31 उम्मीदवार वर्कफ़्लो में से जिनके पास नामित स्रोत और वास्तविक संख्या थी, ये 9 चोरी करने लायक हैं, प्रत्येक कॉपी करने के लिए पेलोड के साथ।

🧠 मैकेनिक्स, साठ सेकंड में

आप इसके पास अपने ऐप की स्थिति (state) और एक टाइप्ड प्रश्न देते हैं, और यह आपको एक टाइप्ड निर्णय देता है जिसके साथ एक प्रायिकता (probability) संलग्न होती है। कोई JSON प्रॉम्प्टिंग नहीं, कोई पार्सिंग लेयर नहीं, कुछ भी वैलिडेट करने की ज़रूरत नहीं।

तीन प्रकार के प्रश्न, और यही पूरा इंटरफ़ेस है: \Choice\ 255 विकल्पों में से एक चुनता है, \Score\ किसी चीज़ को एक पैमाने पर रखता है, \Noul\ हाँ या नहीं का उत्तर 0 से 1 तक की संख्या के रूप में देता है। हर उत्तर में \probabilities\ और एक \confidence\ स्कोर होता है। एक ही कॉल में एक ही स्थिति के बारे में बीस प्रश्न पूछें और वे समानांतर में मूल्यांकन होते हैं, इसलिए बीस का खर्च लगभग एक जितना ही होता है। इनपुट प्रति मिलियन टोकन $0.042 है। आउटपुट मुफ़्त है।

कम्युनिटी मेरे ट्वीट के समान फ्रेमिंग पर पहुँची, बहुत अधिक पहुँच के साथ: LLMs उत्तर जनरेट करते हैं, Jev निर्णय लेता है, 2,278 लाइक्स।

मेरे हेडलाइन नंबरों के साथ एक फुटनोट आता है। TypeSafe रिस्पॉन्स समय को 70 से 500 मिलीसेकंड और फ्रंटियर मॉडल्स की तुलना में 40x से 200x तेज़ बताता है। उनके होमपेज पर सटीक जोड़ी, उनकी अपनी वर्कफ़्लो इवैल्स से, 193.6x तेज़ और 444.6x सस्ता है। जिस बेसलाइन के विरुद्ध इसे मापा जाता है वह महत्वपूर्ण है:

तो, यहाँ उनका होमपेज है, और पहली चीज़ जो वे आपको दिखाते हैं वह GPT-5 X Terra के साथ साइड-बाय-साइड तुलना है, OpenAI के मिड मॉडल्स में से एक।

• Nimrod, YouTube, 13,747 व्यूज

नाम Kahneman का संदर्भ नहीं है, भले ही मॉडल क्लास को System One कहा जाता है।

यहाँ जहाँ Jev नाम वास्तव में आता है, और यह Kahneman नहीं है, यह 19वीं सदी के एक अर्थशास्त्री William Stanley Jevons है।

• Dots and Arrows, YouTube, 14,597 व्यूज

Jevons paradox: किसी संसाधन को सस्ता बनाएं और लोग उसका बहुत अधिक उपभोग करेंगे। उस पर अपना डिसीजन मॉडल नामित करना एक थिसिस स्टेटमेंट है।

यह थोड़ा सा बिट भी है। Rob Shocks ने अपने 231,655 व्यूज वाले ब्रेकडाउन में "My name is Jeff" क्लिप का हवाला दिया और टॉप कमेंट, 142 लाइक्स, सिर्फ़ "My name is Jev killed me" था। Diogo खुद मज़ाकों का जवाब दे रहे हैं, 129 लाइक्स।

1. 🌐 एक ब्राउज़र एजेंट जो 7 सेकंड में $0.0039 में फ्लाइट ढूंढता है

यह क्या है। एक छोटा ओपन सोर्स ब्राउज़र एजेंट जहाँ Jev अगला क्लिक चुनता है और एक छोटा LLM तभी जागता है जब कुछ टाइप करने की ज़रूरत हो।

यह कौन चलाता है। Gregor Zunic, Browser Use के संस्थापक। 7.2K लाइक्स, 1.8M व्यूज, 7.6K बुकमार्क्स। उन्होंने पोस्ट में नोट किया है कि वीडियो 1x गति पर चलता है।

https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359

इसने स्लॉट क्यों जीता। यह मॉडल पर किसी द्वारा बनाई गई सबसे अधिक देखी जाने वाली चीज़ है, और यह उस पैटर्न का सबसे साफ़ उदाहरण है जो लगातार जीत रहा है: हर चरण में एक नया एक्शन स्पेस, DOM के रूप में स्टेट, उम्मीदवारों में से Jev का चयन, जनरेशन केवल एक फॉलबैक के रूप में। LangChain का अपना लेखन कहता है कि Kyle Jeong at Browserbase दसवें हिस्से के सेंट्स में यही काम कर रहे हैं।

पेलोड रेपो है: browser-use/jev-ultrafast। अपना खुद का लिखने से पहले इसे क्लोन करें।

2. 🧹 तत्काल संपीड़न: हर टूल कॉल को स्कोर करें और कचरा हटा दें

यह क्या है। उस सारांश प्रॉम्प्ट को बदलें जिसे हर कोडिंग एजेंट कंटেক्ट सीलिंग पर चलाता है, एक Jev पास से जो प्रत्येक टूल कॉल को प्रासंगिकता के लिए स्कोर करता है और मृत भार को हटा देता है।

यह कौन चलाता है। Tamara Tran ने प्रश्न पूछा और उसी दोपहर उत्तर शिप कर दिया। 5K लाइक्स, 554.4K व्यूज।

https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153

Alex Volkov ने इसे एक Claude प्लगइन के रूप में चलाया और संख्या पोस्ट की: एक सत्र को लगभग 1M टोकन से 86K तक ले जाने में एक सेकंड लगा। 1.9K लाइक्स, 3.5K बुकमार्क्स।

https://x.com/altryne/status/2100739055923425589

इसने स्लॉट क्यों जीता। क्योंकि Diogo का जवाब इस बात का संकेत है कि यह कहाँ जाता है। 304 लाइक्स।

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675

यदि एक हार्नेस सारांश देने के बजाय एक सेकंड में स्कोर और ड्रॉप कर सकता है, तो कंटেক्ट विंडो वह चीज़ बनना बंद हो जाती है जिसके चारों ओर आप डिज़ाइन करते हैं। यह स्लीपर पिक है। Browser Use वीडियो पर बेहतर है; संपीड़न वह एकमात्र चीज़ है जिसे आज हर कोडिंग-एजेंट यूज़र महसूस करता है।

इसे Claude Code में पेस्ट करें, जो Alex की सटीक इंस्टॉल लाइन है:

1Install, and configure: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction

3. 🛡️ सेफ्टी रिव्यूअर, हार्नेस से अलग किया गया

यह क्या है। हर कोडिंग हार्नेस एक क्लासिफायर चलाता है जो ऑटो मोड के उसे चलाने से पहले पूछता है "क्या यह कमांड निष्पादित होना चाहिए?" इस हफ्ते तक वह क्लासिफायर उत्पाद के बंद हिस्से में रहता था।

यह कौन चलाता है। Vercel, प्रोडक्शन में। Guillermo Rauch: fx में डिफ़ॉल्ट मोड ऑटो है, हर कमांड का विश्लेषण करने वाला एक सेफ्टी रिव्यूअर है, और Jev p95 पर 18x तक तेज़ है और वर्तमान में इसे चलाने वाले मॉडल से अधिक सटीक है। 3.7K लाइक्स, 392.4K व्यूज।

https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105

https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164

इसने स्लॉट क्यों जीता। क्योंकि यह एक p95 नंबर के साथ एक प्रोडक्शन माइग्रेशन है, और क्योंकि LangChain ने अगले दिन इसे \AutoModeMiddleware\ के रूप में ओपन वर्जन शिप किया। Rob Shocks का ब्रेकडाउन, 231,655 व्यूज और 3,526 लाइक्स, वह एक है जिसे आप किसी टीममेट को भेज सकते हैं जो दस मिनट में कहानी चाहता है।

LangChain वर्जन, उनके पोस्ट से शब्दशः:

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    AutoModeMiddleware,
4)
5
6guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])
7
8agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])

4. 🚦 मॉडल राउटिंग एक मिडलवेयर के रूप में, एक सिस्टम प्रॉम्प्ट के रूप में नहीं

यह क्या है। Jev को अपने मॉडल फ्लीट के सामने रखें और उसे चुनने दें कि प्रत्येक अनुरोध को कौन सा दिमाग संभालता है, प्रायिकताओं को एजेंट स्टेट में छोड़ दें ताकि आप चयन का ऑडिट कर सकें।

यह कौन चलाता है। LangChain, Sydney Runkle के "Building a Harness with Jev" में। 232 लाइक्स, 31.1K व्यूज, और किसी द्वारा प्रकाशित सबसे साफ़ how-to-wire-it टुकड़ा।

https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643

इसने स्लॉट क्यों जीता। मॉडल राउटिंग पूरे कॉर्पस में मॉडल के लिए सबसे अधिक उद्धृत किया जाने वाला कार्य है; यह इस लेख के शीर्ष पर $2 के लिए 5,000 अनुरोधों वाले पोस्ट में पाँच वर्कलोड्स में से एक है। LangChain ने इसे सिस्टम प्रॉम्प्ट में एक अनुच्छेद से बदलकर ग्यारह पंक्तियों में कर दिया जिन्हें आप पढ़ सकते हैं।

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    ModelChoice,
4    ModelRouterMiddleware,
5)
6
7router = ModelRouterMiddleware(
8    choices={
9        "fast": ModelChoice(
10            model="openai:luna",
11            criteria="Direct lookups, extraction, and localized changes.",
12        ),
13        "powerful": ModelChoice(
14            model="openai:sol",
15            criteria="Architecture and high-stakes decisions.",
16        ),
17    },
18    instructions="Choose the least costly model that can complete the task.",
19)
20
21agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])

\pip install langchain-typesafe\ के साथ इंस्टॉल करें और \TYPESAFE_API_KEY\ सेट करें।

5. 🔎 RAG सटीकता: सामान्य रूप से पुनर्प्राप्त करें, फिर जो संबंधित नहीं है उसे हटा दें

यह क्या है। अपने रीट्रीवर को ठीक वैसा ही रखें जैसा वह है। इसके द्वारा लौटाए गए हर चंक पर Jev को एक हाँ या नहीं प्रश्न के साथ चलाएं, और असफल होने वालों को हटा दें।

यह कौन चलाता है। Kush Bhuwalka ने इसे एक वाक्य में रखा: इसके द्वारा पुनर्प्राप्त किए गए सभी चंक्स पर Jev चलाएं और अप्रासंगिक ones को हटा दें। 416 लाइक्स।

https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485

इसने स्लॉट क्यों जीता। सटीकता RAG का हल न हुआ आधा हिस्सा रही है क्योंकि समाधान हमेशा प्रति चंक एक और LLM कॉल था, जिसे पुनर्प्राप्ति के समय कोई वहन नहीं कर सकता था। मुफ़्त आउटपुट टोकन और सब-सेकंड लेटेंसी पर, प्रति-चंक निर्णय उस एम्बेडिंग लुकअप से सस्ता है जिसने चंक उत्पन्न किया था। इसे मैंने दस्तावेज़ीकृत API के विरुद्ध लिखा, उस आकार में जो Kush ने वर्णित किया:

1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5kept = []
6for chunk in retrieved_chunks:
7    verdict = client.system_one(
8        state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},
9        questions={
10            "relevant": Noul(
11                instructions="The chunk contains information needed to answer the question",
12            ),
13        },
14    )
15    if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:
16        kept.append(chunk)

6. 🎮 रियल-टाइम लूप: Minecraft, Doom, और एक लॉन्चर जो आपके मन को पढ़ता है

यह क्या है। एक लूप के अंदर निर्णय जो प्रति सेकंड कई बार चलता है, जहाँ एक फ्रंटियर मॉडल बिल्कुल भी भाग नहीं ले सकता।

यह कौन चलाता है। Wuyang Zhou के पास Jev और GPT-6 Astra Minecraft में एक साथ खेल रहे हैं, Jev त्वरित प्रतिक्रियाओं पर और Astra आगे की योजना बना रहा है, एक साथ कई ज़ॉम्बीज़ से लड़ रहा है। 374 लाइक्स, 51.4K व्यूज।

https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913

Nader Dabit ने एक कीस्ट्रोक ओरैकल बनाया: "the pdf I just downloaded" टाइप करें और नवीनतम PDF पहले से ही हर कीस्ट्रोक पर, पूर्ण आत्मविश्वास के साथ, शीर्ष हिट है, लगभग 100 मिलीसेकंड में। 264 लाइक्स।

इसने स्लॉट क्यों जीता। TypeSafe का अपना लॉन्च डेमो Doom है, जिससे मॉडल से प्रति सेकंड लगभग दस बार पूछा जाता है कि क्या करना है। दो स्वतंत्र एक्सप्लेनर्स ने उस लूप के लिए समान लागत निकाली:

Jev रियल टाइम में लगभग 10 निर्णय प्रति सेकंड खेल रहा है, और यह प्रति घंटा लगभग $7 पर आता है।

• AI WITH Rithesh, YouTube, 19,904 व्यूज

प्रति घंटा सात डॉलर के लिए प्रति सेकंड दस निर्णय इसे एक LLM से अलग श्रेणी में रखता है, और Minecraft स्प्लिट, तेज़ मॉडल प्रतिक्रिया देता है जबकि धीमा मॉडल योजना बनाता है, वह पैटर्न है जो इस सूची में हर रियल-टाइम पिक साझा करता है।

7. 📬 बैच स्केल पर ईमेल ट्रायाज

यह क्या है। Jev को एक इनबॉक्स एक्सपोर्ट की ओर निर्देशित करें और उसे हर संदेश को समानांतर में क्रमबद्ध, स्कोर और फ्लैग करने दें।

यह कौन चलाता है। YouTube पर vogel चैनल, 60,996 व्यूज और 526 लाइक्स, ने 8 वर्कर्स के साथ 100 के बैचों में 1,500 एक्सपोर्ट किए गए ईमेल चलाए। LangChain का लेखन Ryan Vogel को तीन परियोजनाओं में से एक के रूप में नामित करता है जिसे वह देख रहा है। Syntax, 33,933 व्यूज और 1,052 लाइक्स, ने वही चीज़ बनाई प्लस एक होम ऑटोमेशन डेमो जो प्रश्न से API कॉल तक 300 मिलीसेकंड में जाता है।

इसने स्लॉट क्यों जीता। यह कॉर्पस में सबसे अधिक कॉपी किया गया डेमो है, और थ्रूपुट गणित मुख्य बिंदु है।

हमारे पास यहाँ नीचे सिर्फ़ $5 का बैलेंस है, जो सिर्फ़ यह दर्शाता है कि यह मॉडल कितना सस्ता है।

• vogel, YouTube, 60,996 व्यूज

यह TypeSafe का अपना क्विकस्टार्ट है, शब्दशः, और यह पहले से ही एक ईमेल ट्रायाज पाइपलाइन है:

1pip install typesafe-sdk

1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5response = client.system_one(
6    state="Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
7    questions={
8        "department": Choice(
9            instructions="Which team should handle this",
10            criteria={
11                "billing": "Payment or subscription issues",
12                "technical": "Bugs or integration problems",
13                "sales": "Pricing or account questions",
14            },
15        ),
16        "frustration": Score(
17            instructions="How frustrated the customer appears",
18            criteria=[
19                "Calm, just stating facts",
20                "Frustrated but civil",
21                "Very angry, strong language",
22            ],
23        ),
24        "is_urgent": Noul(
25            instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",
26        ),
27    },
28)
29
30print(response.answers["department"].choice)
31print(response.answers["frustration"].score)
32print(response.answers["is_urgent"].noul)

8. 🗂️ दस्तावेज़ों पर मैप-रिड्यूस: एक चौथाई सेंट के लिए 777 निर्णय

यह क्या है। एक सेट प्रश्न, हर दस्तावेज़, एक साथ। वह वर्कलोड जो फ्रंटियर मॉडल्स के साथ आर्थिक रूप से असंभव रहा है और शास्त्रीय क्लासिफायर्स के साथ औसत रहा है।

यह कौन चलाता है। Mike Taylor, Every में इवैल्स के प्रमुख, ने सबसे साफ़ परीक्षण चलाया जो किसी ने प्रकाशित किया है: 27 उनके अपने लेख प्लस 10 AI-शैली वाले समकक्ष, प्रत्येक के लिए 21 प्रश्न, एक ही अनुरोध में सब कुछ। 0.7 सेकंड से कम में 777 निर्णय, लगभग एक चौथाई सेंट के लिए। उनके सभी ग्यारह प्रयोगों में, एक सेंट से कम में 1,709 निर्णय। AI Daily Brief, 10,000 व्यूज, ने उसी दिन संख्या उठाई।

इसने स्लॉट क्यों जीता। TypeSafe इसे एक फर्स्ट-पार्टी श्रेणी के रूप में सूचीबद्ध करता है, "Big Data पर AI Map Reduce," उनके यूज़-केस मैप पर। मुफ़्त आउटपुट टोकन किसी भी चीज़ के अंकगणित को बदल देते हैं जिसे आप प्रति पंक्ति चलाते हैं। रॉ HTTP आकार, दस्तावेज़ों से, यहाँ फिट होने के लिए पर्याप्त छोटा है:

1{
2  "model": "jev-latest",
3  "state": "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
4  "questions": {
5    "is_urgent": {
6      "type": "noul",
7      "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity"
8    }
9  }
10}

यह \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\ लौटाता है। \questions\ ऑब्जेक्ट में बीस प्रश्न का खर्च लगभग एक जितना ही होता है, इसलिए एक ही कॉल में प्रति पंक्ति जानना चाहते हैं सब कुछ पूछें।

9. 🧪 आपके ब्राउज़र में Jev, और क्लोन्स

यह क्या है। इंटरफ़ेस, स्थानीय मॉडल के ऊपर उन लोगों द्वारा पुनः कार्यान्वित किया गया जिन्हें निर्भरता के बिना आकार चाहिए था।

यह कौन चलाता है। Shopify पर Kshetrajna Raghavan ने Reflex बनाया, एक Qwen मॉडल जो WebGPU पर प्रायिकताओं के साथ संरचित निर्णय चलाता है, पूरी तरह से ब्राउज़र में। Tobi Lütke ने इसे आगे बढ़ाया: 206 लाइक्स, 38.5K व्यूज।

https://x.com/tobi/status/2100742327459303882

एक रिवर्स-इंजीनियर्ड jevlike ने लॉन्च के दो दिन बाद Hacker News फ्रंट पेज पर 157 पॉइंट्स खींचे, और mini-jev, एक स्थानीय LLM पर वही इंटरफ़ेस, एक दिन बाद आया। कम्युनिटी कैटलॉग, awesome-jev-by-typesafe, जब मैंने खींचा था तब 409 स्टार्स पर था।

इसने स्लॉट क्यों जीता। 72 घंटों के भीतर तीन स्वतंत्र क्लोन्स इस स्वीप में यह संकेत देने वाला सबसे मजबूत संकेत है कि क्या इंटरफ़ेस वास्तविक आविष्कार है। यह आपको किसी भी चीज़ के लिए एक ऑफ़लाइन एस्केप हैच भी देता है जिसे आप वायर पर नहीं भेज सकते, जो महत्वपूर्ण है क्योंकि असली चीज़ केवल API-आधारित और US-होस्टेड है। अभी एक टैब में Reflex आज़माएं।

📖 TypeSafe इसे कैसे उपयोग करने के लिए कहता है

दस्तावेज़ों से और संस्थापक के अपने जवाबों से चार नियम:

• प्रति कॉल कई प्रश्न पूछें। वे समानांतर में मूल्यांकन होते हैं, और दस्तावेज़ कहते हैं कि अतिरिक्त प्रश्न रिस्पॉन्स समय को barely बदलते हैं। ऊपर हर पिक जिसने किसी को प्रभावित किया, वह एक ही स्थिति के बारे में कई चीज़ें पूछ रहा था।
• आत्मविश्वास पर थ्रेशोल्ड करें। दस्तावेज़ आपको बताते हैं कि 0.3 से 0.5 से कम किसी भी चीज़ को कार्य करने के बजाय इंसान से पूछने का संकेत मानें। यह एक क्लासिफायर, जो आपको एक लेबल देता है, और एक डिसीजन सिस्टम, जो आपको एक लेबल प्लस इसे उपयोग करने की अनुमति देता है, के बीच का अंतर है।
• उम्मीदवार दें, इसे आविष्कार करने के लिए न कहें। Browser Use DOM से एक्शन स्पेस बनाता है और Jev चुनता है। RAG पुनर्प्राप्त करता है और Jev फ़िल्टर करता है। लॉन्चर रैंक करता है और Jev पुनः रैंक करता है। Choice 255 विकल्पों तक का समर्थन करता है; एज केस के लिए एक "other" जोड़ें।
• ग्रेडिंग सही करें या बाकी कुछ भी मायने नहीं रखता। एक बिल्डर जिसने इसे तोड़ने की कोशिश में सप्ताह बिताया, ने इसे सीधे कहा: "if you don't get the grading right, it doesn't work." विकल्प सेट और प्रश्न का शब्द ही काम है; कॉल स्वयं तुच्छ है।

आप इसे कहाँ आज़मा सकते हैं: यह पहले से उन गेटवेज़ के पीछे है जिनका आप उपयोग करते हैं। 48 घंटों के भीतर Vercel AI Gateway, और 2,341 लाइक्स पर यह कंपनी का दूसरा सबसे बड़ा पोस्ट है, केवल स्टील्थ घोषणा से पीछे।

https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088

उसी सप्ताह Cloudflare AI Gateway, 749 लाइक्स, और OpenRouter beta में, 387 लाइक्स। सीधी पहुँच है \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ एक Bearer टोकन के साथ।

⚖️ ईमानदार चेतावनी

Hacker News लॉन्च थ्रेड, "Introducing System One Models and Jev", 1,863 पॉइंट्स और 490 कमेंट्स, ने अपनी लंबाई का अधिकांश हिस्सा मार्केटिंग के एक वाक्यांश पर बिताया:

Also 'can't hallucinate' seems wrong? Sure, it can't emit an invalid type, but it can still emit a completely wrong valid value.

• jacobgold, Hacker News launch thread, 1,863 points

Diogo ने इससे लड़ाई नहीं की। जब एक कमेंटेटर ने यह स्पष्ट किया कि यह एक क्लासिफिकेशन मॉडल है न कि एक LLM, तो उन्होंने व्याख्या को "very accurate!" कहा और केवल इतना जोड़ा कि वे instruction-tuned के बजाय zero-shot कहेंगे। यही ईमानदार फ्रेमिंग है, और यह लॉन्च-डे हॉइप द्वारा एक नए प्रकार की बुद्धिमत्ता कहा जाने वाली चीज़ से काफी छोटी है: एक बहुत अच्छा zero-shot क्लासिफायर calibrated probabilities और एक वास्तविक API के साथ।

Reddit का सबसे बड़ा Jev थ्रेड इस बारे में है कि इसे पहले किसने बनाया। r/LocalLLaMA का "I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper", 1,568 अपवोट्स और 164 कमेंट्स, ने वह जवाब आकर्षित किया जो पूरे उद्योग के मूड को सारांशित करता है:

But did you post it saying it's the next big thing? Rookie mistake

• hapliniste, Reddit, 495 upvotes

उसी थ्रेड में 351-अपवोट सांत्वना: उस पूर्व कार्य के कारण, कोई सामान्य विचार को पेटेंट नहीं कर सकता और उसे बंद नहीं कर सकता।

Every के Mike Taylor ने 12 पैसेज को planted defects के साथ Jev और Fable 5.1 के माध्यम से उच्च प्रयास पर चलाया। Jev ने प्रति पैसेज 8.83 के विरुद्ध मीडियन 0.35 सेकंड पर वापसी की, लगभग 25 गुना तेज़ और लगभग 580 गुना सस्ता। इसने सात में से छह defects भी पकड़े। Fable ने सभी सात पकड़े। उनका फैसला: एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में उपयोगी, क्योंकि विकल्प बिल्कुल भी न जाँचना है। gpt-6-astra के विरुद्ध एक रिसर्च लूप पर दूसरा, छोटा साइड-बाय-साइड लगभग 7x एंड-टू-एंड पर आया, मीडियन डिसीजन 213ms विरुद्ध 2,436ms, दोनों लेन 3 of 3 सही, जो वास्तविक और उपयोगी है और 200x से बहुत दूर है। TypeSafe का अपना चार-वर्कफ़्लो औसत, जैसा कि AISeeKing ने उनके चार्ट से पढ़ा, संदर्भ उत्तरों के साथ 67.8% सहमति है।

हॉइप थकान भी वास्तविक है। एक 75,750-व्यू एक्सप्लेनर पर टॉप कमेंट, 262 लाइक्स, जिसकी शुरुआत "I genuinely believe it could be a game changer" से हुई थी, वह था "Might be my least favorite sentence of all time."

और पूरी स्वीप में सबसे तीक्ष्ण प्रतिक्रिया एक दर्शक की थी जिसने एक पूर्ण एक्सप्लेनर देखा और खाली हाथ बाहर आया:

I watched this whole video and still have no idea what JEV is or does.

• Nullzero98, YouTube, 19 likes

वह कमेंट ही कारण है कि यह लेख मौजूद है। उस नियम को हल करने वाला एक डेवलपर से आता है जो वर्षों से इसी तरह बना रहा है, और यह एक स्टिकर पर फिट हो जाता है: AI निष्पादित करता है, कोड निर्णय लेता है।

🔍 मैंने इन्हें कैसे चुना

X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub और arXiv पर ग्यारह /last30days रन ने 716 आइटम लौटाए। मैंने हर रॉ फ़ाइल पूरी तरह पढ़ी, फिर वास्तविक ट्रैक्शन वाले हर पोस्ट को खोला और लाइव पेज के विरुद्ध उसके नंबरों की जाँच की, क्योंकि दो दिन पुराने उत्पाद के बारे में सबसे बड़े पोस्ट वहाँ नहीं थे जहाँ कीवर्ड सर्च उन्हें उम्मीद करती थी। 39 उम्मीदवार वर्कफ़्लो में एक नामित स्रोत और एक वास्तविक संख्या थी। मैंने 9 रखे। किसी भी एक लेखक या चैनल पर दो से अधिक पिक निर्भर नहीं करते हैं। हर एंगेजमेंट आंकड़ा वही है जो X या YouTube ने पुल समय पर प्रदर्शित किया था, ठीक उसी तरह गोल किया गया जैसे वे इसे गोल करते हैं।

कोड पर: चार पेलोड शब्दशः हैं। ईमेल ट्रायाज ब्लॉक उनके दस्तावेज़ों से TypeSafe का अपना क्विकस्टार्ट है, रॉ JSON आकार उसी दस्तावेज़ों से है, और दो मिडलवेयर ब्लॉक LangChain के पोस्ट से कॉपी किए गए हैं। Alex Volkov का संपीड़न इंस्टॉल लाइन उनका सटीक शब्द है। मैंने RAG फ़िल्टर खुद लिखा दस्तावेज़ीकृत API के विरुद्ध उस आकार में जो Kush ने वर्णित किया, और यह अच्छी हड्डियों वाला एक ड्राफ्ट है न कि कोई चीज़ जिसे किसी ने प्रोडक्शन में चलाया हो।

एम्बेड्स उन पोस्ट्स के लिए आरक्षित हैं जिन्होंने ध्यान अर्जित किया। कुछ सौ लाइक्स से कम की हर चीज़ को इनलाइन लिंक किया गया है, क्योंकि एक छोटा पोस्ट एक क्वोट कार्ड में फुलाकर केवल सबूत जैसा दिखता है।

🔑 चुनिंदा विकल्पों में पैटर्न

• फास्ट मॉडल प्रतिक्रिया देता है, स्लो मॉडल योजना बनाता है। Minecraft, लॉन्च थ्रेड में Wikipedia रेस, Browser Use और compaction—ये सब एक ही स्प्लिट पर चलते हैं।
• इसे कैंडिडेट्स (विकल्प) फीड करें। विजेता कभी भी Jev से विकल्प जनरेट नहीं करने को कहते। वे विकल्पों का सेट कोड, DOM, रिट्रीवर, टूल ट्रेस और लॉन्चर इंडेक्स के आधार पर बनाते हैं, और फिर उसे चुनने देते हैं।
• मुफ़्त आउटपुट टोकन्स गति की संख्या से कहीं अधिक काम कर रहे हैं। यहाँ हर पंक्ति और चंक वर्कलोड की कुंजी खुली कीमत है।
• कॉन्फिडेंस स्कोर ही असली उत्पाद है। बिना कैलिब्रेटेड नंबर के जिसे थ्रेशोल्ड किया जा सके, यह सिर्फ एक फास्ट क्लासिफायर है। इसके साथ, यह एक डिसीजन लेयर बन जाता है जो जानता है कि कब रुकना है।
• आविष्कार वेट्स में नहीं, इंटरफेस में है। 72 घंटों में तीन कार्यशील क्लोन, और सबसे बड़ा Reddit थ्रेड उस व्यक्ति का है जिसने एक साल पहले आर्किटेक्चर पब्लिश किया था।
• अकादमिक संस्करण पहले आ गया था। arXiv पर TabAgent रूटिंग, गेटिंग और वेरिफिकेशन कॉल्स को क्लासिफायर्स से बदलने का वही तर्क रखता है, लेकिन इसके साथ कोई उत्पाद नहीं है।
• कम्युनिटी ने इसके लिए सही नाम पहले ही गढ़ लिया था। एक बिल्डर ने जो लोग शिप कर रहे थे उसकी सूची बनाई और "AI if statement" पर पहुँचे, जो अब तक इस मॉडल के बारे में लिखे गए सबसे उपयोगी तीन शब्द हैं।

🧵 मैं इसका क्या करूँगा

कठिन सोच और लेखन के लिए बड़े मॉडल को बनाए रखें। लूप में हर सस्ती जजमेंट (निर्णय) के लिए इसे लगाएं, कॉन्फिडेंस पर थ्रेशोल्ड करें, और 0.5 से कम किसी भी चीज़ को बड़े मॉडल या इंसान के पास भेज दें। आज ही compaction प्लगइन इंस्टॉल करें, क्योंकि यह वह एकमात्र चीज़ है जिसका असर आप आज रात महसूस करेंगे।

📊 सभी एजेंट्स ने रिपोर्ट वापस दी

Reddit: 113 थ्रेड्स / 24,425 अपवोट्स / 4,159 कमेंट्स; X: 314 पोस्ट्स / 30,192 लाइक्स / 1,538 रिपोस्ट्स, प्लस 13 पोस्ट्स लाइव पेज के खिलाफ हाथ से वेरिफाइड किए गए; YouTube: 75 वीडियो / 4,545,636 व्यूज़; TikTok: 36 वीडियो / 171,040 व्यूज़; Instagram: 14 रील्स / 10,778 लाइक्स; Hacker News: 133 स्टोरीज़ / 25,312 पॉइंट्स / 11,852 कमेंट्स; GitHub: 6 रिपोज़िटरीज़ / 842 स्टार्स; Digg: 7 क्लस्टर्स / 119 पोस्ट्स; arXiv: 18 पेपर्स। 2026-09-17 को ग्यारह /last30days रन से संकलित, डीड्यूप से पहले रनों के बीच सकल गिनती।