TypeSafe AI пусна Jev 1.14 с изображения, тип Box и контекст от 262 хил. токена

TypeSafe AI пусна Jev 1.14, нова версия на своя модел за решения System One. Тя вече е достъпна под псевдонима jev-preview. Добавя 3 експериментални функции от „опасната зона“: изображения, тип box и по-дълъг контекст. За разработчиците Jev 1.14 насочва типизирания модел за решения към задачи с визуални данни като инспекция и локализация. TypeSafe отбелязва, че нито една от 3-те функции все още не е готова за продукционна употреба.

Накратко: Jev 1.14

• Размер: Броят на параметрите не е обявен. Контекстът е 64 хил. токена на заявка и 32 хил. на въпрос по подразбиране, или 262 хил. с включващ хедър.
• Работи на: Само на хоствания API на TypeSafe (POST /v1/systemone). Няма отворени тегла. Хардуерът и квантизираните варианти не са обявени.
• Производителност: Малки подобрения навсякъде, най-големи при многоезичната поддръжка (твърдение на TypeSafe, без публични оценки).
• Най-добро: В теста на TypeSafe за Box 4 въпроса за проверка на ръбовете откриват 30 от 36 изрязани изображения.
• Най-лошо: Изображенията и Box не са готови за продукционна употреба, а Box няма отговор „не е намерено“.

Какво представлява Jev 1.14?

Jev е модел System One от TypeSafe AI, който връща типизирани решения вместо генериран текст. Изпращате state заедно с типизирани въпроси: Choice, Score или Noul. Jev отговаря на всеки от тях с типизирана стойност, вероятности и оценка на увереността. TypeSafe го обучава с помощта на подсилващо обучение за калибрирани решения (RLCD).

Според публикацията за изданието новата версия, jev-1.14.0, носи малки, едва забележими подобрения в почти всички области. TypeSafe очаква най-голям напредък при многоезичната поддръжка.

Как работи въвеждането на изображения в Jev?

Изображенията са композируеми. Всяко изображение се посочва веднъж в карта от най-високо ниво assets под референтен низ. След това поставяте тази препратка навсякъде в state, instructions или criteria. API заменя всяка препратка с изображението, преди моделът да го прочете.

TypeSafe твърди, че jev-1.13.0 винаги е бил мултимодален. Според документацията за изображенията както Jev 1.13, така и Jev 1.14 вече приемат изображения. Всяка заявка изисква хедера TypeSafe-Danger-Zone-Images: true.

Основни ограничения за изображенията:

• Само неподвижни изображения във формат PNG или JPEG, до 16 MiB на файл
• От 256 до 1568 пиксела на страна
• 32 MiB за тялото на заявката
• Изображенията се таксуват като входни токени по стандартната цена, без отделна такса

TypeSafe предупреждава, че всички модели, включително Jev, се справят по-зле с изображения, отколкото само с текст. Компанията препоръчва възможно най-прости въпроси.

Какво представлява новият тип Box?

Box е нов тип въпрос, който връща 1 ограничителна кутия на въпрос. Отговорът дава ръбовете top, bottom, left и right като дроби от 0 до 1. Той също така връща оценка на увереността. Box изисква jev-1.14.0 или jev-preview, както и хедера за изображения.

Box винаги връща кутия. Въпрос за отсъстващ обект все пак връща 4 ръба. TypeSafe предлага да го комбинирате с въпрос Noul, който проверява дали целевият обект съществува.

TypeSafe сподели и малък тест с 36 изрязани изображения на картини, при които част от целевия обект е отрязана. 4 въпроса Noul за всеки ръб откриват 30 отрязвания. Един въпрос „цял ли е обектът вътре“ открива 26. Очертаването на кутията и задаването на въпрос за нея открива 20.

Колко е дълъг контекстният прозорец на Jev сега?

По подразбиране и двата модела поддържат 64 хил. токена на заявка и 32 хил. на въпрос. Изпращането на TypeSafe-Danger-Zone-Long-Context: true увеличава и двата лимита до 262 хил. токена според документацията за моделите. TypeSafe заявява, че Jev винаги е поддържал по-дълъг контекст вътрешно. Компанията умишлено е ограничила контекста, защото Jev, подобно на всички модели, е по-ненадежден при дълги входни данни. Екипът за разработка все още препоръчва кратки контексти.

Какво показват бенчмарковете?

TypeSafe публикува вътрешни графики за интелигентността в публикацията за изданието. Те сравняват Jev единствено с модели с отворени тегла. Публикацията не включва таблица с числови оценки. TypeSafe посочва, че измерването вероятно е предубедено в полза на собствените му модели. Компанията съветва разработчиците да отдават предпочитание на собствените си оценки.

Цена, наличност и миграция

Цената остава непроменена — $42 на милиард входни токена или $0,042 на милион. Изходните токени са безплатни според документацията за моделите.

Планът за внедряване от публикацията за изданието:

• jev-preview вече сочи към jev-1.14.0.
• jev-latest ще премине към jev-1.14.0 след седмица.
• jev-1.13.0 остава наличен, като ще има 60-дневно предизвестие преди прекратяването му.
• За jev-1.14.0 ще има 30-дневно предизвестие преди собственото му прекратяване.

Как се сравнява Jev 1.14?

Функция	Jev 1.14	Jev 1.13	Gemini 3.5 Flash-Lite
Идентификатор на модела	jev-1.14.0	jev-1.13.0	gemini-3.5-flash-lite
Тип на модела	Типизиран модел за решения	Типизиран модел за решения	Общ LLM
Параметри	Не са обявени	Не са обявени	Не са обявени
Контекст по подразбиране	64 хил. на заявка / 32 хил. на въпрос	64 хил. на заявка / 32 хил. на въпрос	1 048 576 входни токена
Дълъг контекст	262 хил. (с включващ хедър)	262 хил. (с включващ хедър)	Неприложимо
Въвеждане на изображения	Да, с експериментален хедър	Да, с експериментален хедър	Да (текст, изображения, видео, аудио, PDF)
Ограничителни кутии	Вграден тип box, ръбове от 0 до 1	Не	JSON box_2d чрез подсещане, мащабиран от 0 до 1000 (документация)
Изход	Типизирани отговори с увереност	Типизирани отговори с увереност	Текст, до 65 536 токена
Цена на входа (на 1 млн. токена)	$0,042	$0,042	$0,30
Цена на изхода (на 1 млн. токена)	Безплатно	Безплатно	$2,50
Статус	Предварителна версия (jev-preview)	Стабилна версия (jev-latest)	Стабилна версия

Основни изводи

• Jev 1.14 е достъпен като jev-preview. jev-latest ще премине към него след седмица.
• Изображенията работят с Jev 1.13 и 1.14 чрез хедер от опасната зона.
• Новият тип Box връща 1 нормализирана ограничителна кутия на въпрос.
• Режимът с дълъг контекст увеличава лимитите до 262 хил. токена, за сметка на надеждността.
• Цената остава $0,042 на милион входни токена, а изходът е безплатен.

---

Разгледайте публикацията за изданието, документацията за моделите, документацията за изображенията и документацията за Box. Цялата заслуга е за изследователя на този проект. Също така, не се колебайте да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия SubReddit за машинно обучение с над 150 хил. членове и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Вече можете да се присъедините към нас и в Telegram.