Разработчики за два дня выложили шесть открытых копий модели Jev

За два дня после выхода Jev — закрытой модели стартапа TypeSafe для быстрых решений — разработчики выложили шесть её открытых копий, подсчитала рассылка AINews от Latent Space.

Почему это важно: подход TypeSafe начали повторять на открытых моделях за считанные дни. Такие копии можно скачать и запускать у себя, одну — даже на MacBook Pro.

Как это работает: Jev не пишет ответ слово за словом, как чат-боты. Она получает текст или данные вместе с заданными вариантами и сразу возвращает выбор, оценку или «да/нет» с вероятностью. Её подают как быстрое, почти рефлекторное мышление (System 1) в пару к большим языковым моделям. Например, она может решить, какой модели отдать запрос, какую ссылку привести или когда передать дело человеку.

В цифрах: интерес к модели оказался заметным даже на фоне крупных анонсов.

• За два дня видео о запуске Jev набрало 36 млн просмотров. Видео OpenAI о результате по уравнениям Навье — Стокса собрало 74 млн, а анонс Claude Fable 5 — 57 млн.
• Сервис Braintrust встроил Jev для оценки ответов ИИ. По словам главы компании Анкура Гояла, проверка стала примерно в 400 раз дешевле прежних способов.

Расклад: три копии из шести сделаны дообучением открытых моделей Qwen от Alibaba:

• Bespoke Nimble собрана на Qwen3.5-9B. На тесте авторов дообучение подняло результат Qwen с 66% до 90% задач, у Jev — 93%. Ответ на видеокарте H100 занимает около 100 мс.
• SemIf (прежнее название — OpenJev) выпущена в двух размерах: на 4 и 35 млрд параметров. Это Qwen3.5 с маленьким классификатором на три варианта ответа поверх неё.
• Kev-0.5B Джареда Палмера построена на крошечной Qwen2.5-0.5B и запускается на MacBook Pro.

Интрига: две другие копии AINews считает лучшими догадками о том, как устроена сама Jev. Laya от Convai Innovations — это кодировщик ModernBERT¹ на 421 млн параметров с двумя добавленными слоями, которые оценивают варианты ответа. DiffusionGemmaJev построена на диффузионной модели², и на бенчмарках её результаты близки к Jev.

Детали: первые применения Jev связаны не с чатом, а с управлением браузером и рабочими процессами.

• Глава Box Аарон Леви показал, как Jev решает, кому передать каждый отчёт об инциденте.
• Агент для программирования Cline выпустил плагин, через который Jev управляет браузером.
• Глава LangChain Харрисон Чейз назвал управление браузером лучшим применением Jev из тех, что он видел.

Но: к модели и её копиям остаются вопросы.

• Один из разработчиков заметил, что демонстрации чаще показывают скорость, чем качество, а общего бенчмарка для таких моделей нет. AINews с ним согласна.
• Laya оценивает уверенность через энтропию, и эти оценки не откалиброваны. Между тем откалиброванные вероятности³ — главное обещание Jev.
• Как отмечает AINews, данные для обучения Jev полностью синтетические, но об этом почти не говорят.

Реакция на Jev зависит от опыта людей. Михаил Парахин, прежде руководивший Bing в Microsoft, заметил, что те, кто пришёл в ИИ после ChatGPT, восприняли модель как откровение. Специалисты по машинному обучению, работавшие ещё до GPT, скорее не понимают, откуда столько шума.