前OpenAI研究员推出非文本「系统一」模型Jev
前OpenAI研究员、InstructGPT共同作者Diogo Almeida联合创立的TypeSafe AI结束两年隐身，发布专有「系统一」模型Jev（早期访问阶段），并附带DCVC领投的4000万美元种子轮融资。与生成自然语言的LLM相反，Jev不输出文本：给它状态和类型化问题，它只从schema返回答案，输出选择题式判断、评分或带概率估计与置信度分数的类型化数值，公司称之为「System One Models」新品类，直接供其他软件消费。
已确认
- 响应时间70～500毫秒，输入每百万token价格0.042美元，输出免费；据快鲤鱼报道最快比大模型快193倍，单次决策成本约0.0004美元级别。
- 创始人Diogo Almeida自称参与发明ChatGPT（AxSaucedo等帖称其为RLHF共同发明人），称花两年研究另一种训练方法。
- Reddit用户科普帖（techtechnical转述）指出Jev采用RLCD（基于批评的强化学习）做校准决策，区别于标准训练方法，「System One」名称借自心理学快慢思维概念。
- 据快鲤鱼转述，发布24小时内吸引13%付费团队。
- 一位实测用户（PrajwalTomar转述帖中的作者）将468条推文的阅读数据隐藏后喂给Jev做预测验证。
- Dhravya Shah（julianweisser、blaizedsouza转发其文章）认为Jev正在改变AI记忆与上下文工程的实现方式，梳理了各类记忆方案并附多组benchmark，称其已被用于computer use、browser use、数据标注等领域。
尚未确认
- 「快193倍」「24小时13%付费团队」等数字均来自快鲤鱼等转述，具体对比基准与统计口径未见一手披露；RLCD等训练细节也来自社区科普帖，未见官方完整披露。
为什么重要
- Jev被定位为LLM之外的新原语：不能写文章、不能自我解释、几乎不会幻觉，适合agent运行中海量快速、廉价、可校准的有界决策（hardimanjames转发文指出agent大量时间消耗在小决策而非「推理」上），而非对话应用。
- danielmac8等多位作者认为其速度与价格使其可作为被其他系统大规模调用的判断组件，是对当前「以文本为中心」AI范式的一种反向探索。
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一手来源
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- TypeSafe AI 推出决策模型 Jev：单次调用 70-500ms，输出 token 免费 — blaizedsouza · 2026-09-25
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- OpenAI 前研究员发布 Jev：快两个数量级、不会幻觉的结构化输出模型 — AxSaucedo · 2026-09-25
- TypeSafe AI 推出 Jev:不做文本生成、专管 agent 运行中 bounded 决策的「System One」模型 — hardimanjames · 2026-09-25
- TypeSafe 推出 Jev：校准置信度、约束输出格式的新模型 — tech_technical · 2026-09-25
另有 2 条近重复转述:blaizedsouza · JeremyCMorgan