Jev — модель, которая не болтает, а принимает решения: создатели ChatGPT запустили System One

TypeSafe AI представила Jev — трансформерную модель, которая не генерирует текст, а принимает решения. Архитектура не раскрыта, но компания называет её System One по аналогии с быстрым интуитивным мышлением Даниэля Канемана. В отличие от LLM, обученных на человеческих предпочтениях через RLHF, Jev использует новый стек: собственную архитектуру, параллельный сэмплер и RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions). Модель доступна как hosted API по раннему доступу с waitlist'ом; веса не опубликованы.

API Jev принимает состояние и набор типизированных вопросов: Choice (выбор из списка), Score (оценка по уровням) и Noul (бинарный запрос с вероятностью). Все вопросы выполняются параллельно и изолированно — добавление новых почти не влияет на время ответа. Каждый ответ содержит confidence (от 0 до 1), выводимый из распределения вероятностей. Разработчикам советуют три порога: действовать при высоком confidence, проверять средний, отправлять низкий человеку.

TypeSafe приводит бенчмарки: Jev обработал демо-запрос за 0,114 с за $0,000081, а GPT-5.6 Terra — за 8,566 с за $0,01388. Компания заявляет ускорение в 193,6x и удешевление в 444,6x. Однако оговорки: эталонный ответ — среднее GPT-6 Astra и Fable 5.1, сценарии написаны командой TypeSafe, и компания не гарантирует, что цена не субсидирована. 'Нулевые галлюцинации' означают только гарантию соответствия схеме, а не фактическую правильность ответа.

За несколько дней сообщество уже построило несколько интеграций: Vercel использовал Jev для проверки безопасности команд (до 18x быстрее GPT Luna), Bryo AI — для триажа писем (Gemini точнее, но в 10-20 раз дороже), Browser Use — для поиска авиабилетов (7,1 с), а Droidrun — для управления Uber через мобильного агента.