Jev — ИИ-модель, быстрее всего освоенная за всю историю Vercel

Jev стал самой быстро внедряемой моделью ИИ за всю историю — по крайней мере, по некоторым показателям.

Данные Vercel, опубликованные в четверг, показывают, что в течение двух недель после запуска нашумевшая модель принятия решений использовалась 35% платных команд, охватив почти вдвое больше пользователей, чем вторая по популярности модель Sonnet 5.5. Согласно данным Vercel, это самое быстрое внедрение модели за первые две недели, а также значительное достижение для создателей модели — TypeSafe AI.

Выпущенная в ограниченном доступе 15 сентября, Jev разработана как легковесный инструмент для выбора одного из нескольких заранее определённых вариантов. Ограничение числа вариантов позволяет модели работать дешевле и быстрее, чем такие альтернативы, как Sonnet, что делает её идеальной для быстрой классификации больших объёмов данных. Этот новый подход вызвал значительный интерес в течение нескольких недель после выхода Jev — среди прочего, вдохновив конкурирующие разработки от OpenAI и Amazon, — однако до сих пор было мало конкретных данных, подтверждающих этот оптимизм.

Данные поступают из шлюза ИИ Vercel — унифицированного API-сервиса, аналогичного OpenRouter. Это неизбежно ограниченный взгляд на ситуацию — особенно с учётом риска недооценить крупных разработчиков, таких как OpenAI и Anthropic, предлагающих собственные API, — но он показывает, что интерес к Jev действительно вылился в реальное использование. Более того, Vercel был одним из первых пользователей Jev, применив её для замены GPT-6 Luna при классификации вредоносных команд.

Отчёт также демонстрирует сохраняющуюся динамику моделей с открытым исходным кодом: теперь на них приходится более 70% токенов, обработанных через шлюз Vercel, и почти 25% совокупных расходов.

Хотя модели с открытым исходным кодом захватывают всё большую долю рынка, сам рынок также быстро растёт. Расходы на передовые ИИ-лаборатории выросли в десять раз, даже несмотря на то, что на них приходится меньшая доля общих расходов, что подтверждает идею о том, что передовые модели и альтернативы с открытым исходным кодом могут оказаться скорее взаимодополняющими, чем конкурирующими.