Jev decision model: Choice, Score and Noul question types
Jev only makes decisions rather than generating text, with Browser Use and email classification tests: a 7.1-second flight search and 1,700 emails classified for 18 cents.
这几天 AI 圈爆火的 Jev 有点意思。Jev基本不负责写东西，只回答三类问题：Choice（选哪个）、Score（打多少分）、Noul（是/否概率）。 延迟大约 70–500ms，输入价格约 $0.042/百万 token，输出免费；官方号称相对生成式 LLM 快 40–200 倍、便宜 40–400 倍。 你可以把它理解成AI 世界里的 if/else 升级版 比如用户说： “我昨天买了这个东西，现在感觉不太合适，能不能退？” 传统代码很难判断。 GPT 能判断，但你每次让 GPT-5.6 读一遍、思考、生成一句： “Classification: REFUND” 这就很浪费。 你根本不需要它写一句话，只需要它返回： refund = 0.97 Jev 就专门干这个 另外一个例子是 Browser Use Demo： 让 Jev 每一步直接从网页 DOM 里判断下一步该点哪个按钮、输入什么，真正需要生成文字时才调用传统 LLM。 “苏黎世 → 伦敦”的 Google Flights 搜索, 总共只用了大约：7.1 秒，成本 $0.0039。 对 1700 封邮件同时判断类别、优先级、垃圾邮件概率、是否需要回复，总成本约 18 美分 未来 Agent 很可能变成： Jev → Jev → GPT → Jev → tool执行 而不是： GPT → GPT → GPT → GPT