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内容编辑丨特工小师 特工小天 内容审核丨特工少女 一片树林里分出两条路，而我选了人迹更少的一条。 最近一段时间，社媒上被一个 Jev 模型刷屏了。 在 jev.openchamber.devg 上，关
Jev刷屏之际，香港中文大学徐强团队早在12个月前就发表了论文《From Samples to Scenarios》并提出TimePrism验证模型，两者在不同领域分别走向了"显式概率、并行输出、面向决策"的相似设计思路。
前OpenAI研究员、TypeSafe CEO Diogo Almeida在播客访谈中批评Codex和Claude Code仍停留在AI辅助人类的阶段，称"Jev出现前的AI世界是个悲剧"，并推出采用RLCD训练的System 1模型Jev，旨在让代码直接可靠调用AI判断，实现每美元智能最优。
AI模型Jev开发商TypeSafe AI在9天内估值从2亿美元暴涨50倍至100亿美元以上，正洽谈逾10亿美元融资，Jev作为专为软件和Agent提供快速低成本判断的"System One模型"凭借Vercel等平台的快速采用获得投资人追捧。
这几天，Jev 模型在开发者社区引发讨论。
最近，一个叫Jev的新模型突然火了。
在大模型在拼命刷 Benchmark 卷编程的时候，「不能说话」的 Jev 却意外成了 AI 圈的新顶流，究其原因，大模型应用的价值正在从「生成什么」，进一步延伸到「能否理解复杂信息，并据此做出可靠判断」。
过去一周，Jev 成了整个 AI 圈最火的新模型。
最近看到了一个挺有意思的东西，就是TypeSafe AI 做的 Jev。Reddit 上很多人用它玩 DOOM，也有人拿它玩 Mario。我申请之后，拿到 API Key 后，也做了一个网页小游戏，想看看它到底在里面起什么作用。一开始，我最想弄清楚的其实很简单：同样是让 AI 操作游戏，为什么要用 Jev？GPT 不能做吗？当然能。
开发者mizorewww将开源决策模型Laya移植到Apple MLX框架，推出本地版Laya-MLX，可在Apple Silicon Mac上以低于1GB内存运行并摆脱PyTorch与云端API依赖，421M版本峰值内存943.6MiB、322M多语言版本687.6MiB。