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leo🤠 Jev

全栈是逼出来的,不是选的。

爬上来说个事,Jev 刷屏快一周了,全网都在吹「新技术路线」。 后台也有不少人问我怎么看?我说句扫兴的:别吹了。 先说下它是啥。前 OpenAI 研究员创业做的模型,最大的特点是不说话,不生成文字,它只帮你做决策。 你给它一段状态加几个问题,它直接返回带概率的判断:选哪个,打几分,有多少把握。 它为什么爆?我说实话,不是因为它强,是它戳中了两个当下 AI 的痛点:token 贵,AI 慢。 拿大模型做分类路由,等于拿大炮打蚊子,烧几百 token 就为了拿回三个 JSON 字段。Jev 输入每百万 token 0.042 美元,输出免费,毫秒级返回。 所以它确实在一些细分场景有用。 比如客服工单一次调用分出部门,紧急度,流失风险,不用等大模型慢悠悠给你写小作文。 比如给大模型当护栏,做模型选择和内容审核。啥活适合什么样的便宜模型,很多人是没有这方面的判断能力的。 比如批量处理文档,实测每千份成本 0.22 美元,DeepSeek Flash 要 1.31 美元。 但别吹成技术突破。能力上和 DeepSeek Flash 打平。 「不会幻觉」是重新定义出来的,OpenAI 的结构化输出,Anthropic 的 tool use 等早就做到了。护城河 48 小时就塌了,推特老哥两小时拿 Qwen 搓出同款,400M 的开源 laya 基本是同款。 能被两小时复现的东西,是工程技巧,不是模型突破。 你要想体验,直接去 GitHub 下载本地部署这个项目: github.com/NandhaKisho… 所以你要问我怎么看? Jev 本质上就是一个 JSON 分类器套了层前沿模型的皮。 但是它算是盒合格的止痛药,治的是贵和慢这两个真病。在一些场景上是有需求,但是吹嘘远大于它的能力,X 上一大堆开发者是把它当玩具的。 但是你要拿它当主力出活,做工程,做产品,还是洗洗睡吧。

10天前

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