Jev Jev 是 TypeSafe AI 推出的决策型模型，输入非结构化状态、输出带校准概率的选项与评分，供开发者快速低成本构建各类自动化软件。 热门评论 PH 用户嘿 PH 社区 👋今天很激动来 hunt Jev。来自 Typesafe 的 Jev 正在席卷技术社区，就像 ChatGPT、Claude Code 的首次发布，以及那些让所有人停下来重做自己正在发布的东西的发布一样。Jev 现在向所有人开放。无需候补名单。从控制台开始：https://console.typesafe.aiJev 是 TypeSafe AI 的 System One 模型，用于 typed decisions，不是聊天。你发送非结构化状态，得到 Choice、Score 和 Noul 答案，带校准概率，你的软件可以据此行动。并行采样能在约 70 到 500ms 内给出这些判断，比同类 LLM 工作流快约 20 到 200 倍、便宜 40 到 400 倍，而且输出 token 免费。我幸运地通过 Netlify AI Gateway 拿到了提前访问，这个周末牺牲了一些睡眠，给 Typesafe 的 Jev 做了一个街机。[不是 1 个，而是 7 个](https://jevarcade.netlify.app/) 互动游戏，展示它能做什么。Typesafe 的开放访问帖子：https://x.com/typesafeai/status/...带证据的发布博客：https://typesafe.ai/blog/introdu...如果你在的话，@diogo_almeida 一下。试试控制台，玩个游戏，告诉团队你想用 Jev 自动化哪些决策 🚀PH 用户我关注这个团队有一阵了，看到它席卷互联网真的很兴奋。模型本身相当不错。我们正在内部评估，印象非常深刻！太快了。用作分类器时，它就是……更好。更可靠、快得多、也便宜得多。不做聊天，也不做代码。他们对 LLMs 做后训练，让它像机器一样工作，而不是讨好人类（“RLCD” vs RLHF）。它输出 json。类别和概率。不是按顺序输出 token。而且它几乎瞬间输出巨大的 json，还免费。PH 用户目前挺喜欢 Jev。我用 Jev 做了一个 AI 商业伙伴。它会在转发给 openrouter 之前帮忙做决策。我喜欢它能挑战我、反驳我，并给出更好的建议。不像只靠 LLMs 那样只会当应声虫。PH 用户Jev 和 Laya 这样的开源替代品有什么不同？PH 用户嘿 @thisiskp_，恭喜发布！很期待试用。PH 用户校准后的概率挺有意思，当模型置信度低时，Jev 是怎么做决策的？ 热门产品Diogo Almeida2026-09-21原文 打开互动版
今天很激动来 hunt Jev。
来自 Typesafe 的 Jev 正在席卷技术社区，就像 ChatGPT、Claude Code 的首次发布，以及那些让所有人停下来重做自己正在发布的东西的发布一样。
Jev 现在向所有人开放。无需候补名单。从控制台开始：
https://console.typesafe.ai
Jev 是 TypeSafe AI 的 System One 模型，用于 typed decisions，不是聊天。你发送非结构化状态，得到 Choice、Score 和 Noul 答案，带校准概率，你的软件可以据此行动。并行采样能在约 70 到 500ms 内给出这些判断，比同类 LLM 工作流快约 20 到 200 倍、便宜 40 到 400 倍，而且输出 token 免费。
我幸运地通过 Netlify AI Gateway 拿到了提前访问，这个周末牺牲了一些睡眠，给 Typesafe 的 Jev 做了一个街机。[不是 1 个，而是 7 个](https://jevarcade.netlify.app/) 互动游戏，展示它能做什么。
Typesafe 的开放访问帖子：
https://x.com/typesafeai/status/...
带证据的发布博客：
https://typesafe.ai/blog/introdu...
如果你在的话，@diogo_almeida 一下。
试试控制台，玩个游戏，告诉团队你想用 Jev 自动化哪些决策 🚀
用作分类器时，它就是……更好。更可靠、快得多、也便宜得多。
不做聊天，也不做代码。
他们对 LLMs 做后训练，让它像机器一样工作，而不是讨好人类（“RLCD” vs RLHF）。
它输出 json。类别和概率。不是按顺序输出 token。而且它几乎瞬间输出巨大的 json，还免费。
很期待试用。