Что такое Jev? 9 приложений, которые уже используют его

Вот TL;DR для чайников.

Думайте об ИИ как о тесте с множественным выбором, а не как о написании эссе.

Он не ведет чат. Он принимает решения, которые ваше программное обеспечение может выполнить: «Спам или нет?», «Какой инструмент должен использовать этот агент?», «Нужен ли здесь человек?»

Самое интересное: примерно в 200 раз быстрее и в 400 раз дешевле, чем передовые LLM, согласно собственным бенчмаркам рабочих процессов TypeSafe, при этом ответы поступают за доли секунды.

Почему это мощно: представьте приложение или агента, который принимает сотни мелких решений без сотен дорогих и медленных диалогов с LLM.

Оставьте большую модель для сложного мышления и письма. Используйте Jev для быстрых решений между ними.

Кстати, его создал Diogo Almeida, соавтор ChatGPT и один из создателей RLHF, который два года работал над ним в режиме секретности.

Таков питч. А вот что говорят факты.

Девять сканирований /last30days, каждый исходный файл прочитан полностью, и каждый крупный пост проверен вручную на живой странице. Пост о запуске набрал 66 тыс. лайков и 31,4 млн просмотров всего через два дня.

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

Браузерный агент, построенный на этой модели, собрал 1,8 млн просмотров за день. Один разработчик подсчитал свой счет: около 5 000 запросов примерно за два доллара, распределенных между классификацией, маршрутизацией моделей, определением намерений и управлением.

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

Я не запускал эти рабочие процессы сам. Я направил исследование на сообщество и ранжировал то, что люди реально используют. Из 31 кандидата с указанием источника и реальными цифрами вот 9, которые стоит взять на вооружение, каждый с готовым решением для копирования.

🧠 Механика за шестьдесят секунд

Вы передаете ему состояние вашего приложения плюс типизированный вопрос, а он возвращает типизированное решение с прикрепленной вероятностью. Никакого промптинга JSON, никаких слоев парсинга, ничего для валидации.

Три типа вопросов — и это весь интерфейс: \Choice\ выбирает один из до 255 вариантов, \Score\ помещает что-то на шкалу, \Noul\ отвечает «да» или «нет» числом от 0 до 1. Каждый ответ содержит \probabilities\ (вероятности) и оценку \confidence\ (уверенности). Задайте двадцать вопросов об одном состоянии в одном вызове, и они будут оценены параллельно, так что двадцать вопросов стоят примерно столько же, сколько один. Входные данные стоят $0,042 за миллион токенов. Выходные данные бесплатны.

Сообщество согласилось с моим твитом, но с гораздо большим охватом: LLM генерируют ответы, Jev принимает решения, 2 278 лайков.

Мои главные цифры идут с сноской. TypeSafe указывает время ответа от 70 до 500 миллисекунд и скорость в 40–200 раз выше, чем у передовых моделей. Точная пара на их главной странице, полученная из их собственных оценок рабочих процессов, составляет 193,6 раза быстрее и 444,6 раза дешевле. Важно учитывать базовую линию сравнения:

Итак, вот их главная страница, и первое, что бросается в глаза, — это сравнение с GPT-5 X Terra, одной из средних моделей OpenAI.

• Nimrod, YouTube, 13 747 просмотров

Название не является ссылкой на Канемана, хотя класс моделей называется System One.

Вот откуда на самом деле взялось название Jev, и это не Канеман, а экономист XIX века Уильям Стэнли Джевонс.

• Dots and Arrows, YouTube, 14 597 просмотров

Парадокс Джевонса: сделайте ресурс дешевле, и люди начнут потреблять его гораздо больше. Назвать свою модель принятия решений в честь этого — значит заявить тезис.

Это еще и шутка. Роб Шокс вырезал клип «My name is Jeff» в своем разборе на 231 655 просмотров, и топ-комментарий с 142 лайками гласил просто: «"My name is Jev" убил меня». Diogo сам поддерживает шутки, 129 лайков.

1. 🌐 Браузерный агент, который находит авиабилеты за 7 секунд за $0,0039

Что это. Крошечный браузерный агент с открытым исходным кодом, где Jev выбирает следующий клик, а небольшая LLM просыпается только тогда, когда нужно что-то ввести.

Кто использует. Грегори Зюнич, основатель Browser Use. 7,2 тыс. лайков, 1,8 млн просмотров, 7,6 тыс. закладок. Он отмечает в посте, что видео воспроизводится на скорости 1x.

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

Почему это попало в список. Это самый просматриваемый проект, созданный кем-либо на этой модели, и самое чистое иллюстрация паттерна, который постоянно побеждает: новое пространство действий на каждом шаге, DOM как состояние, выбор Jev среди кандидатов, генерация только как резервный вариант. Собственный обзор LangChain говорит, что Кайл Чонг из Browserbase делает то же самое за доли цента.

Готовое решение — репозиторий: browser-use/jev-ultrafast. Клонируйте его, прежде чем писать свой собственный.

2. 🧹 Мгновенная компактификация: оценивайте каждый вызов инструмента и удаляйте мусор

Что это. Замените промпт суммаризации, который каждый кодовый агент выполняет при достижении предела контекста, на проход Jev, который оценивает релевантность каждого вызова инструмента и удаляет лишнее.

Кто использует. Тамара Тран задала вопрос и выпустила решение тем же днем. 5 тыс. лайков, 554,4 тыс. просмотров.

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

Алекс Волков запустил это как плагин Claude и опубликовал цифру: одна секунда, чтобы сократить сессию с почти 1 млн токенов до 86 тыс. 1,9 тыс. лайков, 3,5 тыс. закладок.

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

Почему это попало в список. Потому что ответ Diogo показывает, куда это движется. 304 лайка.

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

Если харнес может оценить и удалить лишнее за одну секунду вместо суммаризации, окно контекста перестает быть тем, вокруг чего вы проектируете систему. Это скрытая жемчужина. Browser Use лучше выглядит на видео; компактификация — это то, что каждый пользователь кодовых агентов чувствует уже сегодня.

Вставьте это в Claude Code, это точная строка установки Алекса:

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

3. 🛡️ Ревьюер безопасности, отделенный от харнеса

Что это. Каждый кодовый харнес запускает классификатор, который спрашивает «должна ли эта команда выполняться?» перед тем, как автоматический режим разрешит ее. До этой недели этот классификатор жил в закрытой части продукта.

Кто использует. Vercel, в продакшене. Гильермо Раух: режим по умолчанию в fx — auto, с ревьюером безопасности, анализирующим каждую команду, и Jev до 18 раз быстрее на p95 и точнее, чем модель, которая делала это раньше. 3,7 тыс. лайков, 392,4 тыс. просмотров.

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

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

Почему это попало в список. Потому что это миграция в продакшен с привязанной метрикой p95, и потому что LangChain выпустила открытую версию на следующий день как \AutoModeMiddleware\. Разбор Rob Shocks, 231 655 просмотров и 3 526 лайков, — это то, что можно отправить коллеге, который хочет понять суть за десять минут.

Версия LangChain, дословно из их поста:

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. 🚦 Маршрутизация моделей как промежуточное ПО, а не системный промпт

Что это. Поставьте Jev перед вашим парком моделей и позвольте ему выбирать, какой «мозг» обрабатывает каждый запрос, оставляя вероятности в состоянии агента для аудита выбора.

Кто использует. LangChain, в статье Сидни Ранкл «Building a Harness with Jev». 232 лайка, 31,1 тыс. просмотров, и самый чистый туториал по подключению, который кто-либо публиковал.

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

Почему это попало в список. Маршрутизация моделей — самая часто упоминаемая задача для этой модели во всем корпусе; это одна из пяти нагрузок в посте «5 000 запросов за $2» в начале этой статьи. LangChain превратила это из абзаца в системном промпте в одиннадцать строк кода, которые легко прочитать.

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])

Установите с помощью \pip install langchain-typesafe\ и задайте \TYPESAFE_API_KEY\.

5. 🔎 Точность RAG: извлекайте как обычно, затем удаляйте ненужное

Что это. Оставьте ваш ретривер точно таким, какой он есть. Прогоните Jev по каждому фрагменту, который он возвращает, с одним вопросом «да/нет», и удалите те, что не прошли проверку.

Кто использует. Куш Бхувалка выразил это одной фразой: запустите Jev на всех извлеченных фрагментах и удалите нерелевантные. 416 лайков.

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

Почему это попало в список. Точность была нерешенной половиной проблемы RAG, потому что исправлением всегда был еще один вызов LLM на каждый фрагмент, который никто не мог себе позволить во время извлечения. При бесплатных выходных токенах и задержке менее секунды вердикт по каждому фрагменту дешевле, чем поиск эмбеддингов, который породил этот фрагмент. Этот код я написал сам против документированного API в форме, описанной Кушем:

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. 🎮 Циклы реального времени: Minecraft, Doom и лаунчер, читающий мысли

Что это. Решения внутри цикла, работающего много раз в секунду, где передовая модель вообще не может участвовать.

Кто использует. Уян Чжоу заставляет Jev и GPT-6 Astra играть в Minecraft вместе: Jev занимается быстрыми реакциями, а Astra планирует заранее, сражаясь с несколькими зомби одновременно. 374 лайка, 51,4 тыс. просмотров.

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

Надер Дабит построил оракул нажатий клавиш: наберите «pdf, который я только что скачал», и самый новый PDF уже находится на первом месте с полной уверенностью при каждом нажатии клавиши, примерно за 100 миллисекунд. 264 лайка.

Почему это попало в список. Собственная демо-версия запуска TypeSafe — это Doom, где модель спрашивают, что делать, примерно десять раз в секунду. Два независимых объяснителя вывели одинаковую стоимость для этого цикла:

Jev играет в реальном времени, принимая около 10 решений в секунду, что обходится примерно в $7 в час.

• AI WITH Rithesh, YouTube, 19 904 просмотра

Десять решений в секунду за семь долларов в час ставят это в совершенно другую категорию по сравнению с LLM, а разделение в Minecraft (быстрая модель реагирует, пока медленная планирует) — это паттерн, общий для всех пунктов реального времени в этом списке.

7. 📬 Триаж электронной почты в пакетном режиме

Что это. Направьте Jev на экспорт почтового ящика и заставьте его сортировать, оценивать и помечать каждое сообщение параллельно.

Кто использует. Канал vogel на YouTube, 60 996 просмотров и 526 лайков, обработал 1 500 экспортированных писем пакетами по 100 с 8 воркерами. Обзор LangChain называет Райана Фогеля одним из трех проектов, за которыми они следят. Syntax, 33 933 просмотра и 1 052 лайка, создали то же самое плюс демо домашней автоматизации, которое переходит от вопроса к вызову API за 300 миллисекунд.

Почему это попало в список. Это самое копируемое демо в корпусе, и математика пропускной способности — ключевой момент.

У нас осталось всего $5 баланса, что просто показывает, насколько дешевая эта модель.

• vogel, YouTube, 60 996 просмотров

Это собственный быстрый старт TypeSafe, дословно, и это уже конвейер триажа электронной почты:

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. 🗂️ Map-reduce по документам: 777 суждений за четверть цента

Что это. Один набор вопросов, все документы, сразу. Нагрузка, которая была экономически невозможна с передовыми моделями и посредственна с классическими классификаторами.

Кто использует. Майк Тейлор, глава отдела оценки в Every, провел самый чистый тест, который кто-либо публиковал: 27 своих статей плюс 10 аналогов в стиле AI, по 21 вопросу на каждую, все в одном запросе. 777 суждений менее чем за 0,7 секунды примерно за четверть цента. Во всех одиннадцати его экспериментах 1 709 суждений обошлись менее чем в цент. AI Daily Brief, 10 000 просмотров, подхватили эту цифру в тот же день.

Почему это попало в список. TypeSafe перечисляет это как первичную категорию, «AI Map Reduce over Big Data», на своей карте вариантов использования. Бесплатные выходные токены меняют арифметику для всего, что вы запускаете построчно. Сырая форма HTTP, из документации, достаточно мала, чтобы поместиться здесь:

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}

Это возвращает \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\. Двадцать вопросов в объекте \questions\ стоят примерно столько же, сколько один, поэтому спрашивайте всё, что хотите узнать по каждой строке, в одном вызове.

9. 🧪 Jev в вашем браузере и клоны

Что это. Интерфейс, переимплементированный поверх локальной модели людьми, которым нужна была форма без зависимости от облака.

Кто использует. Кшетрайджна Рагхаван из Shopify создал Reflex — модель Qwen, выполняющую структурированные решения с вероятностями на WebGPU, полностью в браузере. Тоби Лютке распространял это: 206 лайков, 38,5 тыс. просмотров.

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

Реверс-инжиниринговый jevlike набрал 157 очков на главной странице Hacker News через два дня после запуска, а mini-jev, тот же интерфейс на локальной LLM, появился днем позже. Каталог сообщества, awesome-jev-by-typesafe, имел 409 звезд на момент моего сбора данных.

Почему это попало в список. Три независимых клона за 72 часа — это самый сильный сигнал в этом обзоре относительно того, является ли интерфейс настоящим изобретением. Это также дает вам офлайн-выход для всего, что нельзя отправлять по сети, что важно, поскольку оригинал доступен только через API и размещен в США. Попробуйте Reflex во вкладке прямо сейчас.

📖 Как TypeSafe рекомендует использовать это

Четыре правила, из документации и ответов самого основателя:

• Задавайте много вопросов за один вызов. Они оцениваются параллельно, и документация говорит, что дополнительные вопросы едва влияют на время ответа. Все пункты выше, которые впечатлили кого-либо, задавали несколько вещей об одном состоянии.
• Порог по уверенности. Документация советует рассматривать все ниже 0,3–0,5 как сигнал спросить человека, а не действовать. Это разница между классификатором, который дает вам метку, и системой принятия решений, которая дает вам метку плюс разрешение ее использовать.
• Дайте ему кандидатов, не просите изобретать. Browser Use строит пространство действий из DOM, а Jev выбирает. RAG извлекает, а Jev фильтрует. Лаунчер ранжирует, а Jev пере-ранжирует. Choice поддерживает до 255 вариантов; добавьте «другое» для краевых случаев.
• Правильная оценка критична, остальное не имеет значения. Один разработчик, который потратил неделю, пытаясь сломать систему, сказал прямо: «если вы правильно не настроите оценку, это не работает». Набор опций и формулировка вопроса — это и есть работа; сам вызов тривиален.

Где можно попробовать: он уже находится за шлюзами, которые вы используете. Vercel AI Gateway в течение 48 часов, и с 2 341 лайком это второй по величине пост компании, уступающий только анонсу режима секретности.

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

Cloudflare AI Gateway, 749 лайков, и OpenRouter в бета-версии, 387 лайков, на той же неделе. Прямой доступ — это \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ с Bearer-токеном.

⚖️ Честная оговорка

Тред запуска на Hacker News, "Introducing System One Models and Jev", 1 863 очка и 490 комментариев, большую часть своего объема посвятил одной фразе из маркетинга:

Также фраза «не может галлюцинировать» кажется неверной? Да, он не может выдать недействительный тип, но он все еще может выдать совершенно неправильное действительное значение.

• jacobgold, Тред запуска на Hacker News, 1 863 очка

Diogo не стал спорить. Когда комментатор указал, что это модель классификации, а не LLM, он назвал объяснение «очень точным!» и добавил только то, что предпочел бы сказать zero-shot, а не instruction-tuned. Это честная рамка, и она значительно меньше того, что хайп дня запуска называл новым видом интеллекта: очень хороший zero-shot классификатор с калиброванными вероятностями и реальным API.

Самый большой тред Reddit о Jev касается того, кто построил это первым. В r/LocalLLaMA пост "I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper", 1 568 апвоутов и 164 комментария, вызвал ответ, резюмирующий настроение всей индустрии:

Но вы же не публиковали это, называя следующим большим прорывом? Ошибка новичка

• hapliniste, Reddit, 495 апвоутов

Утешение с 351 апвоутом в том же треде: благодаря этой предшествующей работе никто не сможет запатентовать общую идею и закрыть ее.

Майк Тейлор из Every пропустил 12 отрывков с внедренными дефектами через Jev и через Fable 5.1 с высокой интенсивностью усилий. Jev вернулся с медианой 0,35 секунды на отрывок против 8,83, примерно в 25 раз быстрее и примерно в 580 раз дешевле. Он также поймал шесть из семи дефектов. Fable поймал все семь. Его вердикт: полезно как система раннего предупреждения, потому что альтернатива — вообще не проверять. Второе, меньшее сравнение исследовательского цикла против gpt-6-astra показало примерно 7-кратное преимущество end-to-end, медианное решение 213 мс против 2 436 мс, обе полосы дали 3 из 3 правильных ответа, что реально и полезно, но далеко от 200x. Средний показатель TypeSafe по четырем рабочим процессам, как AISeeKing прочитал с их графика, составляет 67,8% совпадения с эталонными ответами.

Усталость от хайпа тоже реальна. Топ-комментарий с 262 лайками на объяснительное видео с 75 750 просмотрами, которое началось с «Я искренне верю, что это может изменить игру», гласил: «Возможно, это мое наименее любимое предложение всех времен».

А самая резкая реакция во всем обзоре пришла от зрителя, который посмотрел полное объяснение и вышел ни с чем:

Я посмотрел это целое видео и до сих пор не имею понятия, что такое JEV и что он делает.

• Nullzero98, YouTube, 19 лайков

Этот комментарий — причина существования этой статьи. Правило, которое решает эту проблему, исходит от разработчика, который строит так уже годы, и оно помещается на наклейке: ИИ исполняет, код решает.

🔍 Как я выбирал эти пункты

Одиннадцать прогонов /last30days по X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub и arXiv вернули 716 элементов. Я прочитал каждый исходный файл полностью, затем открыл каждый пост с реальной активностью и сверил его цифры с живой страницей, потому что самые большие посты о двухдневном продукте были не там, где их ожидал поиск по ключевым словам. 39 кандидатов рабочих процессов имели указанный источник и реальную цифру. Я оставил 9. Не более двух выборов опираются на одного автора или канал. Каждая цифра вовлеченности — это то, что X или YouTube отображали на момент сбора, округленное именно так, как они округляют.

По коду: четыре блока являются дословными. Блок триажа электронной почты — это собственный быстрый старт TypeSafe из их документации, сырая JSON-форма — из той же документации, а два блока промежуточного ПО скопированы из поста LangChain. Строка установки компактификации Алекса Волкова — его точная формулировка. Фильтр RAG я написал сам против документированного API в форме, описанной Кушем, и это черновик с хорошей основой, а не то, что кто-либо запускал в продакшене.

Встраивания зарезервированы для постов, которые заслужили внимание. Все, что имеет меньше нескольких сотен лайков, связано инлайн, потому что маленький пост, раздутый в карточку цитаты, выглядит только как доказательство, но не как факт.

🔑 Общие закономерности в подборке

• Быстрая модель реагирует, медленная — планирует. Minecraft, гонка по Википедии в тред запуска, Browser Use и сжатие контекста (compaction) работают по одной и той же схеме разделения задач.
• Подавайте ей варианты. Победители никогда не просят Jev генерировать опцию. Они формируют набор вариантов кодом: из DOM, ретривера, трейса инструментов, индекса лаунчера, а затем позволяют модели выбрать.
• Бесплатные токены на вывод делают больше, чем цифры скорости. Каждая задача с обработкой строк или чанков здесь становится возможной благодаря цене.
• Оценка уверенности — это и есть продукт. Без откалиброванного числа для порога это просто быстрый классификатор. С ним — это слой принятия решений, который знает, когда остановиться.
• Изобретение — это интерфейс, а не веса. Три рабочих клона за 72 часа, а самый большой тред на Reddit посвящен человеку, опубликовавшему архитектуру год назад.
• Академическая версия вышла первой. TabAgent на arXiv приводит те же аргументы о замене маршрутизации, гейтинга и проверочных вызовов классификаторами, но без привязки к продукту.
• Сообщество уже придумало правильное название. Разработчик, каталогизирующий то, что люди выпускают, остановился на «AI if statement» — это самые полезные три слова, написанные об этой модели на данный момент.

🧵 Что бы я сделал с этим

Оставьте большую модель для сложного мышления и письма. Используйте эту для каждого дешевого решения в цикле, устанавливайте порог по оценке уверенности и эскалируйте всё ниже 0.5 на более крупную модель или человеку. Установите плагин сжатия контекста сегодня, потому что именно его эффект вы почувствуете уже к вечеру.

📊 Отчеты всех агентов

Reddit: 113 тредов / 24 425 апвоутов / 4 159 комментариев; X: 314 постов / 30 192 лайка / 1 538 репостов, плюс 13 постов, проверенных вручную на живой странице; YouTube: 75 видео / 4 545 636 просмотров; TikTok: 36 видео / 171 040 просмотров; Instagram: 14 рилсов / 10 778 лайков; Hacker News: 133 истории / 25 312 очков / 11 852 комментария; GitHub: 6 репозиториев / 842 звезды; Digg: 7 кластеров / 119 постов; arXiv: 18 статей. Данные собраны из одиннадцати запусков /last30days 17.09.2026, подсчеты общие по всем запускам до дедупликации.