Всё разнообразие Jev

Jev релизнули менее месяца назад, но уже созлданы десятки подобных и более специфичных

Итак, модели принятия решений позволяют ускорить, оптимизировать в плане костов и сделать агентную систему чуть более детерминированной.

Из наиболее важного, что стоило бы подсветить - все модели Jev-like созданы на основе трансформеров, часть из них на Encoder-only, то есть на BERT. На сегодняшний день многие из них имеют под капотом отфайнтюненный Qwen-3.5/3.8 Gemma-4 (даже модель от Microsoft) или Gemma-4, некоторые из них дистиллированы из Jev 1.13. При использовании декодерных моделей на Qwen, текстовую голову можно заменить на голову решений.

То есть в основном большинство таких моделей создают на базе уже обученных открытых LLM и энкодеров. Затем меняют выходной слой, дообучают модель на задачах выбора и классификации и, в некоторых случаях, применяют обучение с подкреплением для улучшения точности и калибровки вероятностей

Jev возвращает типизированные решения с калиброванными вероятностями вместо текста, а название отсылает к экономисту Уильяму Стэнли Джевонсу. Вопросы бывают трёх видов: noul (вероятность того, что утверждение верно), choice (один из заданных вариантов) и score (уровень на упорядоченной шкале). TypeSafe заявляет о новой архитектуре с параллельным сэмплером, который порождает все ответы одним запросом, а не авторегрессионно, и об обучении методом RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions). Внешние наблюдатели подозревают трансформер на базе открытой языковой модели, но компания это не подтвердила. Цена составляет 0,042 доллара за миллион входных токенов, выходные токены бесплатны.

Microsoft-Decision-1
Доступна в Microsoft Foundry и через OpenRouter. Создана постобучением Qwen3.5-9B. Для каждого варианта ответа она возвращает калиброванную вероятность. Поддерживаются варианты да/нет, выбор из списка, рейтинги и оценка ответов ИИ и действий агентов по рубрикам. Microsoft сообщает о наивысшей точности в сравнении по 36 бенчмаркам (около 150 тысяч вопросов, закрытых от обучения). Решение меняется лишь в 1,3% возмущений входа. Входные токены стоят 0,042 доллара за миллион, выходные бесплатны.