先了解这件事
2026年10月,美国TypeSafe AI公司发布首款“System one”模型Jev。该模型不生成对话、文章或代码,而是面向软件自动化场景直接返回可被程序调用的结构化判断及概率,支持Choice、Score和Noul三种问题类型,可并行处理同一状态下的多个问题。公司称其在适合快速判断的任务中判断水平接近部分现有大模型,速度提高40倍至200倍,输入价格为每10亿Token 42美元且不收取输出Token费用;上述性能数据主要来自公司自己的评测,公司也承认测试由内部设计、参考答案由其他大模型生成,数据处于实际收益较高一端。据Modal官方工程博客,TypeSafe AI在Modal平台上训练并部署Jev,三天内扩展至超过1万亿token,并满足超低延迟推理需求;Jev公开发布一周后登上OpenRouter 1K-10K token上下文排行榜榜首,处理了15.1%的请求。
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事件进展
2 个已确认进展
- 来源：科学网
- 来源：Modal 官方工程博客
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10月5日
科学网
TypeSafe AI 发布首款 System One 模型 Jev，不生成文本专做快速决策
美国 TypeSafe AI 公司发布首款 System One 模型 Jev，它不生成对话、文章或代码，而是面向软件自动化场景直接返回可被程序调用的结构化判断及概率。Jev 支持 Choice、Score 和 Noul 三种问题类型，可并行处理同一状态下的多个问题，公司称其在适合快速判断的任务中判断水平接近部分现有大模型，速度提高 40 倍至 200 倍，输入价格为每 10 亿 Token 42 美元且不收取输出 Token 费用。上述性能数据主要来自 TypeSafe AI 自己的评测，公司也承认测试由内部设计、参考答案由其他大模型生成，数据处于实际收益较高一端。
Modal 官方工程博客一手
TypeSafe AI 借助 Modal 三天内将 Jev 扩展至超万亿 token
TypeSafe AI 在 Modal 平台上训练并部署了新型前沿模型 Jev，三天内扩展至超过 1 万亿 token，并满足超低延迟推理需求。Jev 并非大语言模型，而是采用 RLCD 训练方法的 System One Model，以状态和问题为输入，并行输出带概率的结构化类型值。Jev 公开发布一周后登上 OpenRouter 1K-10K token 上下文排行榜榜首，处理了 15.1% 的请求。