jev.
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CONOCE JEV · MODELO SYSTEM ONE

Conoce Jev.
Creado para decidir.

Inteligencia que se convierte en acción.

Convierte la información en decisiones. Pon tu software en marcha.
Conoce Jev, un modelo de decisiones rápidas creado para la automatización.

Ver Jev en acciónExplorar System One
Seguridad de tiposDecisiones en paraleloCalibración
EL MOTOR DE DECISIONESJEV / 01
Entrada no estructuradaDecisiones estructuradas
CREADO PARA DECIDIR. DISEÑADO PARA TU CÓDIGO.Sigue explorando
70–500ms

Latencia de extremo a extremo*

1 call

Una llamada. Respuestas en paralelo.

Type-safe

Valores tipados, listos para el código

P(decision)

Una probabilidad para cada decisión

* Fuente de los datos de latencia: Anuncio oficial de TypeSafe AI. El rendimiento real varía según la tarea y las condiciones de uso.

01 / OTRA FORMA DE INTELIGENCIA

¿Qué es Jev?

Jev es el primer modelo System One público de TypeSafe AI, diseñado para automatizar decisiones dentro del software.

Proporcionas un estado y preguntas predefinidas, y Jev devuelve respuestas tipadas con sus probabilidades para que el programa determine el siguiente paso según las reglas de negocio.

Prueba el flujo de decisión a continuación

02 / DEL ESTADO A LA DECISIÓN

¿Cómo funciona Jev?

Proporciona el contexto, define los tipos de preguntas y consulta las decisiones estructuradas. Los ejemplos predefinidos de abajo muestran el enrutamiento de consultas de soporte, la moderación de contenido y la puntuación de clientes potenciales.

Demo interactiva · Sin API en directo
01 / ESTADOEstado de entrada
Mensaje del clienteTEXTO

Hola, me suscribí a Pro la semana pasada, pero hoy he visto que me han cobrado dos veces. ¿Podrían devolverme el importe cobrado de más? ¡Gracias!

PREGUNTAS TIPADASPreguntas predefinidas
intentenum
needs_humanboolean
urgencyscore 1–5
JEV
02 / DECISIÓNSalida estructurada
Ejemplo de resultado 
{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}
Ejemplo de siguiente paso: derivar a un especialista en facturación para revisar con prioridad el cobro duplicado.

Los datos predefinidos ilustran las decisiones y sus probabilidades. No son resultados medidos del modelo.

01

Proporciona el contexto

Mensajes, registros o eventos de negocio,
tal como son.

02

Define la forma de la respuesta

Categorías, booleanos o puntuaciones:
tú eliges el tipo de salida.

03

Deja que el software actúe

Lee los resultados y las probabilidades,
y aplica los umbrales de negocio para elegir el siguiente paso.

03 / UNA NUEVA PRIMITIVA

¿En qué se diferencia Jev de un LLM?

Jev devuelve decisiones tipadas y probabilidades para preguntas predefinidas; los LLM se centran en la generación y el razonamiento de propósito general y también pueden aplicar restricciones al JSON mediante salidas estructuradas.

Seguridad de tipos ≠ decisión correcta.
Los procesos críticos siguen necesitando umbrales, validación y supervisión humana.

Comparar Jev y los LLM
Cuatro criterios para comparar Jev con los modelos de lenguaje.
Dimensión Modelos de lenguaje Jev · System One
Salida Texto o JSON con restricciones Valores de tipos predefinidos
Proceso Generación token a token Varias decisiones en paralelo
Integración Análisis sintáctico o restricciones de Schema Lectura de resultados estructurados
Probabilidad Depende del modelo y de la API Devuelve probabilidades calibradas

Basado en el posicionamiento publicado por Jev. Las capacidades reales dependen de la API. TypeSafe AI · Sitio oficial de Jev

04 / INTELIGENCIA EN TODAS PARTES

¿Para qué casos de uso es adecuado Jev?

Jev puede utilizarse para el enrutamiento de flujos de trabajo, las interacciones en tiempo real, la extracción de características por lotes y la evaluación de la seguridad de los modelos.

01 / ENRUTAMIENTO

Cada tarea en su lugar.

Identifica la intención, evalúa la prioridad y dirige mensajes y solicitudes al responsable adecuado.

Enrutamiento de flujos
02 / TIEMPO REAL

Respuestas al ritmo de la acción.

Evalúa rápidamente el estado actual para orientar las decisiones de sistemas interactivos sensibles a la latencia.

Interacción en tiempo real
03 / EXTRACCIÓN

Encuentra señales entre el ruido.

Convierte contenido no estructurado en categorías y puntuaciones que el software pueda procesar.

Extracción de características por lotes
04 / PROTECCIONES

Una comprobación más antes de actuar.

Evalúa los riesgos de las instrucciones y las salidas de los modelos para ayudar al sistema a decidir si debe permitirlas, revisarlas o bloquearlas.

Evaluación de seguridad de modelos

05 / SEÑAL EN VIVO

Novedades de Jev

Del blog oficial, docs, SDK, X y cobertura pública. Los textos se mantienen en su idioma original.

Filtrar fuentes

Comprobado el . Textos originales; solo se listan enlaces públicos y títulos.

  8. Hacker News

    Introducing System One Models and Jev

    Launch thread on the official blog post. Discussion centers on speed claims and what “no hallucination” means for typed outputs.

  10. TypeSafe AI Blog

    Introducing System One Models & Jev

    Official launch of System One and Jev: typed decisions, parallel answers, RLCD, and 70–500ms end-to-end response times as vendor figures.

  12. —TypeSafe Docs

    Models: jev-1.13 / jev-latest

    Current public model identifiers, question types and API contract. Product facts belong here, not on this introduction site.

MENOS ESPERA. MÁS ACCIÓN.

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Empieza con una pregunta. Explora la próxima decisión que Jev podría tomar para tu sistema.

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