超新星Jev：更接近人类本能的模型

2026-09-21公众号文章

2026年9月15日，TypeSafe AI发了一款叫Jev的模型。这个AI模型跟Claude、GPT等大语言模型有很大区别，Jev不会做任何长文本、图像输出，只能给出判断结果和概率。

举个退货例子，你在某电商平台上买了一箱苹果，但觉得不新鲜，想退货。电商平台那边的开发者可以预设1.拒绝退款；2.退货退款；3.仅退款三个选项，Jev会结合投诉内容和平台退货规则，作出判断。

当然，你也可以用Claude Opus去解决这些客诉问题，但速度更慢、成本更高，Jev通过专门训练，省掉了大量生成和解析的token消耗，速度更快、成本更低，但准确率现在还不行

硅星人Pro测了50条中文电商客服样本，平均响应时间0.73-0.75秒，但完整准确率只有64-65.2%，远低于客服行业要求的90%以上准确率。不过Jev才刚推出5天，看后续有没有办法改进。

国内卖方老师用Jev做了一个邮件分诊台：

一段时间不看邮箱，再一点开，里面有几百封邮件，有发票、行业新闻、订阅的财经周刊、客户邮件等等，也有一些广告。如果自己一封一封扫，很花时间。

如果只想看深度AI分析相关的财经订阅邮件，可以直接在对话框跟Jev说需求，然后让jev去扫一遍，他会去阅读这些邮件内容，但判断是否值得看。注意：他没有像Claude那种分析邮件，然后输出结论的能力，只能做判断。

最后卖方老师算下来，处理一万封邮件也只需要0.8美元。Jev每百万token输入价格只有0.042美元，输出不要钱，因为只是做个判断，也没啥输出

Jev又叫System one模型，什么意思呢？很多同学，特别是学经济学的同学，应该都看过丹尼尔・卡尼曼的《思考，快与慢》。里面提到心理学本源：System One和System Two。

System One就是人类的“快思考”，完全凭直觉和本能，比如看到马路上冲来一辆车，会凭直觉躲闪。

System Two就是人类的慢思考，需要反复思考、推理，才能得出结论，比如腾子什么价格买，什么价格卖

Claude、DeepSeek这类模型就属于System Two，会做多步推理，优点是答案相对准确，但费时费钱。

Jev就是System One，快速、省token，但准确率现在还不行。比如刚说的客服场景60%+的准确率，肯定不行，还不如慢点贵点准点。

如果System One模型准确率能持续提升，后续场景我脑补了一下，会非常多。比如现在有大量AI产生的广告、短视频素材，质量参差不齐，用传统System Two模型判断，费时费钱，可以试试Jev。另外，我隐隐约约觉得这可能也是C端模型的救星。

卓哥想象力有限，只觉得场景会很多，请各位懂哥董姐补充，指正。

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