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前 OpenAI 研究员推出非语言模型 Jev
RLHF 关键发明人 Diogo Almeida 两年前离开 OpenAI 创办 TypeSafe AI，本周发布新模型 Jev：基于 transformer 但非大语言模型，只输出概率，因用户预先定义输出空间而无法幻觉，输出 token 免费，输入 token 按十亿计费。
开发者兴趣一度令 API 无法服务。Vercel 工程师称，原本用 OpenAI 的 Luna 5.6 做命令安全分类，换 Jev 后快 5 到 18 倍且更准；Bryo AI 的 CTO 则称 Gemini 分类商业邮件略准但贵 10 到 20 倍。外界怀疑其底层为开源权重模型，Almeida 称训练数据全部合成。
💡 为什么值得看输出是概率，无幻觉、便宜；实测比 GPT 快 5-18 倍。
Jev 的两条替代路径
- **替换**：在分类、路由等输出可预先定义的场景顶掉 LLM，换速度与成本。
- **监督**：用 Jev 追踪 LLM agent 的执行轨迹、拦 jailbreak，比用 agent 监控 agent 便宜。
查证
来源档案
TechCrunch
科技媒体报道，本篇为对 TypeSafe AI 创始人 Diogo Almeida 的专访，含两段开发者一手实测转述。
对创始人陈述与开发者引语如实转述，但性能数字均为单一开发者自测、非第三方评测；Jev 架构公司未公开，底层是否基于开源权重模型仍属外界猜测。
延伸阅读
分类、路由、监督三类场景的具体用法与局限都在原文，含两位开发者的一手数字。