Jev valuation reportedly jumps 50x in 9 days as a System One judgment model
The post traces Jev's funding rumors from a $200M to a $10B+ valuation quote and explains that as a System One model it only makes Yes/No and score judgments, at roughly $4.2 per 100,000 judgments.
牛逼，9 天，Jev估值报价涨了 50 倍，丁蟹都不敢这么写。 Jev 发布快两周了，热度居然还没掉，越来越多人开始真用。 9 月 15 日，Jev融了 4000 万美元 Seed，估值大约 2 亿美元。 9 月 24 日，《The Information》曝出，它又在讨论 10 亿美元+融资，甚至有投资人给出 100 亿美元+估值报价。 2 亿 → 100 亿美元。 不到 10 天，50×。 当然，100 亿目前只是报价，还没正式成交。 🔥我好奇了，Jev 到底解决了什么？ 答案就两个字：判断。 它官方叫 System One Model。 这个名字来自《思考，快与慢》： System 1 是快脑，负责快速判断。 System 2 是慢脑，负责复杂推理。例如我们用的 LLM。 比如： 是不是垃圾邮件？ 这个男人适不适合我？ 有没有黄色敏感信息？ 这个工单分给谁？ RAG 结果相关吗？ Agent 下一步调用哪个工具？ 任务完成了吗？ 以前这些东西，要么人工打标，要么写规则，现在很多人直接扔给 GPT / Claude。 最后我们可能只需要一个： YES。 Jev 直接给Yes / No、分数分布 🚀价格也很夸张： $0.042 / 100 万 input tokens，Output 免费。 假设一次判断 1000 tokens： 10 万次判断，只要 $4.2。比 LLM 便宜几千几百倍。 😅云栖大会我见过让 sota 模型煮饭。 “饭熟了吗？” 没必要请 GPT 深度思考。 更有意思的是，开源圈已经开始快速复刻，Mev，JevK5、SemIf、GLiNER2.5-Decide 都出来了。 🔥已经逐渐共识了，System 1 负责海量、便宜、快速的判断。 搞不定了，再交给 LLM，System 2 做昂贵推理。 下文的 Mev 也可以关注一下，中国的海外团队做的，专门做招聘场景的 Jev👇
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