Согласно материалу TechCrunch, модель Jev стала самой быстро принимаемой моделью искусственного интеллекта за всю историю, по крайней мере, по некоторым показателям. Данные Vercel, опубликованные в четверг, показывают, что в течение двух недель после запуска эта модель, привлекшая внимание, использовалась 35% платных команд, что почти вдвое превышает охват второй по популярности модели, Sonnet 5.5. Это самый быстрый рост принятия модели за первые две недели, согласно данным Vercel, и значительное достижение для создателей модели, компании TypeSafe AI. Модель Jev была выпущена в ограниченном доступе 15 сентября и разработана как легковесный инструмент для выбора между несколькими заранее определенными выходами. Ограничение выходов позволяет модели работать дешевле и быстрее, чем альтернативы, такие как Sonnet, что делает её идеальной для быстрой классификации больших объемов данных. Этот новый подход привлек значительное внимание в недели после выхода Jev, вдохновив на конкурирующие предложения от OpenAI и Amazon, среди прочих, но до сих пор было мало твердых данных, подтверждающих положительные отзывы. Данные поступают из AI-шлюза Vercel, единого API-сервиса, аналогичного OpenRouter. Это, безусловно, ограниченный взгляд, особенно с риском недооценки крупных лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, которые предлагают свои собственные API, но они показывают, что ажиотаж вокруг Jev действительно перешел в реальное использование. На самом деле, Vercel был ранним пользователем Jev, используя его для замены GPT-6 Luna при классификации вредоносных команд. Отчет также показывает продолжающийся рост открытых моделей, которые теперь составляют более 70% токенов, обрабатываемых через шлюз Vercel, и почти 25% от общих расходов. Хотя открытые модели захватывают все большую долю рынка, рынок также быстро растет. Расходы на передовые лаборатории увеличились в десять раз, даже несмотря на то, что они составляют меньшую долю от общих расходов, что подтверждает идею о том, что передовые модели и открытые альтернативы могут оказаться комплементарными, а не конкурентными. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.