TypeSafe AI ने Jev जारी किया है, एक "System One" मॉडल जो प्रोबेबिलिटी के साथ टाइप्ड निर्णय लौटाता है, टेक्स्ट जनरेट करने के बजाय। सिस्टम एक ही API एंडपॉइंट के माध्यम से स्टेट और टाइप्ड सवालों को स्वीकार करता है, कैलिब्रेटेड कॉन्फिडेंस के आधार पर कोड ब्रांचिंग को सक्षम बनाने के लिए Choice, Score, और Noul प्राइमिटिव्स का समर्थन करता है।

  • Jev कॉन्फिडेंस वैल्यूज आउटपुट करने के लिए प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन शेप्स से प्राप्त होता है, जो कि कैलिब्रेटेड निर्णयों के लिए रीइंफोर्समेंट लर्निंग (RLCD) का उपयोग करता है।
  • इनपुट लागत प्रति बिलियन टोकन $42 है, जबकि आउटपुट टोकन मुफ्त हैं।
  • TypeSafe अपने वर्कफ्लो मूल्यांकनों में GPT-5.6 Terra की तुलना में 193.6x गति और 444.6x लागत लाभ का दावा करता है।
  • मॉडल वेट्स और पैरामीटर काउंट को अनावश्यक रखते हुए, एक्सेस के लिए एक होस्टेड API के रूप में उपलब्ध है; वेट्स और पैरामीटर काउंट प्रकाशित नहीं किए गए हैं।

रिलीज का उद्देश्य AI को मानव-मुख्य चैट से सॉफ्टवेयर इंटीग्रेशन की ओर ले जाना है, स्पष्ट अनिश्चितता मेट्रिक्स के साथ निर्धारक और ब्रांचेबल आउटपुट प्रदान करके।