A TypeSafe AI, criada por John Almeida, ex-pesquisador da OpenAI, detalhou o Jev, um modelo baseado em transformers que não é um grande modelo de linguagem. Em vez de produzir texto, ele devolve probabilidades — chamadas pela empresa de “decisões calibradas” — para tarefas em que o resultado já foi definido antes.
Segundo a companhia, essa escolha reduz custo e tempo e impede alucinações, porque o sistema não tenta gerar respostas abertas. A empresa também diz que os tokens de saída são gratuitos e que os de entrada são cobrados por bilhão, não por milhão.
O interesse dos desenvolvedores foi suficiente para a TypeSafe perder temporariamente a capacidade de atender usuários pela API. A reportagem cita dois exemplos de uso: a Vercel trocou um classificador da OpenAI pelo Jev para revisar comandos de segurança e viu resultados de cinco a 18 vezes mais rápidos, com mais precisão; já a Bryo AI disse ter obtido um modelo levemente menos preciso que o Gemini, mas de 10 a 20 vezes mais barato, além de receber uma probabilidade real em cada resposta.
Almeida afirma que o modelo também pode servir para monitorar outros sistemas e ajudar a bloquear jailbreaks. A empresa não detalha a arquitetura do Jev, mas diz que ele foi treinado com dados sintéticos e com uma técnica própria chamada “reinforcement learning from calibrated decisions”.