ЗНАКОМЬТЕСЬ: JEV · МОДЕЛЬ SYSTEM ONE

Знакомьтесь: Jev.
Модель структурированных решений.

Интеллект в действии.

Превращайте информацию в решения. Дайте программам действовать.
Познакомьтесь с Jev — быстрой моделью принятия решений для автоматизации.

Посмотреть Jev в действии Узнать о System One

Безопасность типовПараллельные решенияКалибровка вероятностей

МЕХАНИЗМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙJEV / 01

Неструктурированный вводСтруктурированные решения

70–500ms

Сквозная задержка ответа^*

1 call

Один вызов. Параллельные ответы.

Type-safe

Типизированные значения, готовые для кода

P(decision)

Вероятность для каждого решения

* Источник данных о задержке: Официальная публикация TypeSafe AI. Фактические показатели зависят от задачи и условий работы.

01 / ДРУГОЙ ВИД ИНТЕЛЛЕКТА

Что такое Jev?

Jev — первая публичная модель System One компании TypeSafe AI, созданная для автоматизации решений внутри программного обеспечения.

Вы передаёте состояние и заранее определённые вопросы, а Jev возвращает типизированные ответы и их вероятности. На основе этих результатов программа определяет следующий шаг по заданным бизнес-правилам.

Попробуйте процесс принятия решений ниже

02 / ОТ СОСТОЯНИЯ К РЕШЕНИЮ

Как работает Jev?

Передайте контекст, определите типы вопросов и получите структурированные решения. Ниже на готовых примерах показаны распределение обращений в службу поддержки, модерация контента и оценка потенциальных клиентов.

01 / СОСТОЯНИЕВходное состояние

Сообщение клиентаТЕКСТ

Здравствуйте! На прошлой неделе я оформил подписку Pro, а сегодня заметил повторное списание. Верните, пожалуйста, лишнюю сумму. Спасибо!

ТИПИЗИРОВАННЫЕ ВОПРОСЫЗаданные вопросы

intentenum

needs_humanboolean

urgencyscore 1–5

JEV

02 / РЕШЕНИЕСтруктурированный вывод

Пример результата

{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}

Пример следующего шага: направить обращение специалисту по платежам для приоритетной проверки повторного списания.

Включите JavaScript, чтобы переключать сценарии и запускать демонстрацию. Основной процесс Jev: передать состояние → задать вопросы → получить структурированные решения.

Передайте контекст

Сообщения, журналы или бизнес-события —
в исходном виде.

Задайте форму ответа

Категории, логические значения или оценки:
тип вывода определяете вы.

Пусть программа действует по решениям

Прочитайте результаты и вероятности,
затем примените бизнес-пороги, чтобы выбрать следующий шаг.

03 / НОВЫЙ БАЗОВЫЙ ЭЛЕМЕНТ

Чем Jev отличается от LLM?

Jev возвращает типизированные решения и вероятности для заранее определённых вопросов; LLM ориентированы на генерацию и рассуждение общего назначения и также позволяют задавать ограничения для JSON с помощью структурированного вывода.

Корректный тип ≠ верное решение.
Критически важным процессам по-прежнему нужны пороги, проверки и контроль человека.

Подробно сравнить Jev и LLM

Четыре критерия сравнения Jev и языковых моделей.
Параметр	Языковые модели	Jev · System One
Вывод	Текст или JSON с ограничениями	Значения заданных типов
Процесс	Генерация токен за токеном	Несколько решений параллельно
Интеграция	Разбор данных или ограничения Schema	Чтение структурированных результатов
Вероятность	Зависит от модели и API	Возвращает калиброванные вероятности

На основе позиционирования на сайте Jev. Конкретные возможности зависят от API. TypeSafe AI · Официальный сайт Jev

04 / ИНТЕЛЛЕКТ ПОВСЮДУ

Для каких задач подходит Jev?

Jev можно использовать для маршрутизации рабочих процессов, взаимодействия в реальном времени, пакетного извлечения признаков и оценки безопасности моделей.

01 / МАРШРУТИЗАЦИЯ

Каждой задаче — своё место.

Определяйте намерение, оценивайте приоритет и направляйте сообщения и обращения нужному исполнителю.

Маршрутизация процессов

02 / РЕАЛЬНОЕ ВРЕМЯ

Обратная связь без отставания.

Быстро оценивайте текущее состояние, чтобы поддерживать принятие решений в интерактивных системах, чувствительных к задержкам.

Взаимодействие в реальном времени

03 / ИЗВЛЕЧЕНИЕ

Находите сигналы в потоке информации.

Преобразуйте неструктурированный контент в категории и оценки, которые может обрабатывать программа.

Пакетное извлечение признаков

04 / ЗАЩИТНЫЕ МЕХАНИЗМЫ

Ещё одна проверка перед действием.

Оценивайте риски в запросах и ответах моделей, помогая системе решить, что пропустить, проверить или заблокировать.

Оценка безопасности моделей

05 / ЖИВОЙ СИГНАЛ

Новости Jev

Официальный блог, документация, SDK, X и публикации. Записи сохранены на языке оригинала.

Проверено 2026-09-22. Оригинальный текст; только публичные ссылки и заголовки.

2026-09-22GitHub
awesome-typesafe: a community field guide for Jev
Independent collection of SDKs, demos, agent tools and evals. Not affiliated with TypeSafe AI.
2026-09-21Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.7.1
Early key checks omit secrets from exception logs; gateway samples added.
—X · @MisbahSy
Jev for Devs: typed questions, parallel answers, priced on input tokens
Public developer thread on Choice / Score / Noul, latency, and $0.042 per million input tokens.
2026-09-19MarkTechPost
TypeSafe AI Releases Jev: A System One Model That Returns Typed, Calibrated Decisions Instead of Text
Asif Razzaq covers Choice, Score and Noul, hosted-API waitlist, and flags vendor-run speed/cost demos.
2026-09-18Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.7.0 — pydantic response models
Breaking change: ser/de moves from msgspec to pydantic. system_one can take a pydantic response_model.
—X · @LangChain
LangChain on Jev as an agent evaluator
Public post comparing Jev with GPT/Claude for evaluation consistency, cost and latency.
2026-09-16SiliconANGLE
TypeSafe AI exits stealth with $40M to build AI for use by software
Paul Gillin reports a $40 million seed led by DCVC and Jev as typed judgments for applications, not chat.
2026-09-16Hacker 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.
—X · @aisdk
Vercel AI SDK: evaluate with Jev
Public note on wiring Jev into the AI SDK evaluate path for structured checks.
2026-09-15TypeSafe 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.
2026-09-14Python SDK Changelog
TypeSafe Python SDK v0.5.7 — first public release
Initial public Python SDK for calling System One / Jev.
—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.
—TypeSafe Docs
System One: state in, typed decisions out
Canonical explanation of System One: unstructured state plus typed questions, calibrated probabilities, no free-text generation.
2026-06-19TypeSafe AI Blog
AI: too good to be true, too bad to be useful
Pre-launch essay on why impressive AI still fails as a software primitive — the argument that precedes System One.

МЕНЬШЕ ОЖИДАНИЯ. БОЛЬШЕ ДЕЙСТВИЯ.

Сделайте интеллект частью действия.

Начните с вопроса. Узнайте, какое следующее решение Jev может принять для вашей системы.

Запросить ранний доступ к APIЗапросить доступ на typesafe.ai

Знакомьтесь: Jev. Модель структурированных решений.