Модель Jev получила $870 млн инвестиций за 24 дня после запуска
Продолжение поста

Смысл — в агентных рабочих процессах, где за одну задачу модель делает десятки мелких выборов: какой инструмент вызвать, продолжать или остановиться, передать ли запрос человеку. Каждый такой выбор через большую модель — лишние секунды и токены. Jev делает эти выборы быстро и дёшево. За 3 недели после запуска сервис преодолел 1 млн пользователей, а около трети компаний из списка Fortune 500 начали его использовать.

Вслед за Jev аналогичные продукты выпустили сразу несколько крупных игроков.

Microsoft представила Microsoft-Decision-1 на базе Qwen3.5-9B с дополнительным обучением на публичных данных и синтетических наборах. Модель поддерживает форматы yes/no, множественный выбор, оценку и классификацию, принимает до 32К токенов за вызов и не генерирует пояснений.

По данным Microsoft, на 36 тестовых наборах из почти 150 000 задач Decision-1 показала наибольшую точность, работает в 4,5 раза быстрее Quyet-1.0-Large и в 35 раз быстрее GPT-6 Sol. Принципиальная особенность — калиброванные вероятности: если модель говорит «90% уверенности», она действительно права в 90% случаев. Это позволяет задать порог: выше — выполнить автоматически, ниже — передать человеку.

OpenAI открыла публичное тестирование Decisions API на базе GPT-6 Luna. API принимает текст и изображения, возвращает вероятности и оценки по заданным критериям. По данным OpenAI, на отдельных задачах скорость до 10 раз выше, чем при вызове той же модели через Responses API; цена — $0,10 за 1 млн входных токенов, выходные токены не тарифицируются.

Платформа vLLM выпустила сразу 6 решающих моделей — все на базе разных версий Qwen...

Источник: ifanr (🇨🇳)

#TypeSafe #Microsoft #OpenAI #Jev #ИИ #агенты