Stripe 收购 OpenRouter 后创始人首次上播客,讲了怎么用便宜的小模型逐条审查智能体的工具调用,还聊了该不该只依赖一家模型厂商。
#Jev
Vercel 把 Jev 加进了 Python 版 AI SDK,一个 pip 就能装,官方还演示了实时语言检测和逐行写 Python 两个玩法。
Vercel 把 Jev 加进了 Python 版 AI SDK,他们拿「边打字边识别代码还是英语」和「一步步写 Python」两个实验做了演示,写 Python 项目的可以试试。
TypeSafe AI创始人谈Jev模型如何改变SaaS行业,与Claude Code和Codex对比,解释为什么SaaS公司将受益于AI自动化。
有人拿非生成式模型 Jev 1.13 和 GPT-6 Sol 在四个医疗基准上跑了对比,便宜快十倍但复杂病例上差 20 多个百分点,概率校准数据挺有意思。
Jev 不再只是个小模型,现在靠几百个实例投票帮你路由到 Opus 5.5 或 GPT-6 Astra,只用 40% 的钱拿到 99% 的跑分,省钱党快看。
TypeSafe AI 创始人在 a16z 节目里讲他们的新模型 Jev,思路和 Claude Code 不一样,输出是带置信度的选项,软件能直接用,聊自动化为什么一直没来。
有人把 GPT Researcher 里的 embeddings 换成 Jev,28 个任务测试下来相关内容多了 59%,盲测 15 比 3 获胜,成本没变,仓库开源可以自己试。
a16z 聊了个新模型 Jev,它不输出文本,而是给软件返回带置信度的选项,开发者能直接用来写自动化程序,跟 Claude Code 思路完全不同。
有人用 Jev 半分钟读完 384 条新闻帮 15 个品牌找热点,比 Claude Opus 5 便宜约 390 倍,代码和 skills 都开源了,做 PR 的可以直接抄。
博主拿 Jev 和 Claude Opus 5 跑同一个新闻监控任务,一个 24.9 秒花 0.19 美元,一个只处理了 4 条花 0.77 美元,做品牌借势的可以看看。
有人把 Chrome 小恐龙变成了两个智能体的对局,一个跑本地一个走 API,延迟差异一目了然,代码也开源了,适合想学智能体部署的人看看。
有人把 Jev 挂在 Agent 的代码编辑流程后当模糊 Linter 用,加了中置信度层后捕获量翻倍,做 Agent harness 的可以看看这套 setup。
阿里云百炼上线了一个类似 Jev 的决策模型,分类筛选路由这些高频小判断扔给它就行,还能用 TypeSafe SDK 直接调,现在免费,做数据管道的可以去试试。
有人拿自建 harness 实测了 Jev 路由,性能能追平 GPT-6 Astra low,代价是跑得更久。文章还讨论了为什么公开基准分数别太当真。
Sinofsky 和 Levie 聊了个有意思的判断:让模型输出百分比再写 if 判断,比纯聊天接口靠谱多了,做开发的会很受启发。
OpenRouter 公布分类请求数据,Jev 拿下 27% 份额,把 DeepSeek V4 Flash 挤到第二,做分类任务可以关注下。
a16z 的 Martin Casado 聊了个有意思的观点:实验室都在造会聊天的存在,但软件其实需要一个从选项里挑答案的模型,Jev 就火了。
TypeSafe AI 把 Jev 做成路由器接进了 OpenRouter,实测比固定用 GPT-6 Sol 便宜一半多还更快,做智能体的可以去看看。