Jev 补上通用分类器空缺，成本低约百倍
开发者 drewdil 用一天时间把 Typesafe AI 的 Jev 与自家生产环境判别模型做基准对比，发现在从固定列表选标签这类任务上，Jev 能以约百倍低的成本打平甚至超过现有模型。针对「分类器早就有」的质疑，@MKhordoo 回应称 BERT、DeBERTa、GLiNER 等专用分类器虽存在，但换标签就要重新训练，而 Jev 用代码定义标签、无需额外 LLM 调用，补上了通用分类器的空缺。
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